チーム：大杉さんの壮大な夢
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- 3. 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
- 4. 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）
- 5. 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）
- 6. 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 いものか