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チーム:大杉さんの壮大な夢
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動画 
前処理(リサイズなど) 
特徴抽出 
予測 
人間チェック 
no 
敗北 
yes 
学習 
勝率計算 
理想 
グラス的な部分 
表示部分
写真 
前処理(リサイズなど) 
特徴抽出 
予測 
人間チェック 
no 
敗北 
今回やったところ 
学習 
python的な部分 
表示部分 
実用には耐えないレベルでうまく動く 
(デモできるので興味ある方はどうぞ)
言い訳コーナー 
• 訓練データ内の交差確認テストはまずまず 
– スート判別約90% 
– 数字判別約75% 
• 訓練データを大量につくるため、動画から作成 
• テストデータは静止画から作成 
– リサイズの方法が全然違った(死) 
– 訓練データを作り直す余裕はなく(爆死)
根本的な問題 
• テキサスホールデムのハンドは2枚配られる 
– 複数毎を同時に認識する必要 
• 今回の特徴量は、この問題に無力 
– Bags of Keypoint (sfitをベクトル量子化するやつ) 
• この手の問題にはconvolutional neural network 
が現在の主力っぽい 
– こいつをJubatusで楽に実装するのは、どうしたらい 
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