高卒で6年のフリーター期間を経て、27才でエンジニアになりました
Web/モバイルアプリ/ゲームでのソフトウェアエンジニア歴12年
アーリーステージのスタートアップでの経験が多いため、ビジネス企画から実装運用まで全工程分かります。
他業界からのエンジニア転向も、勉強法/仕事の見つけ方、お伝えできることがたくさんあると思います。
一部上場企業で....
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※ この募集は締め切られました。
【急募】時系列データを埋め込みベクトル表現に変換する機械学習モデルの作り方を教えてほしいです
2023年10月8日
単発
予算
30,000円
提案数
1人が提案中
応募期限
終了
【教えてもらいたいこと】
AI・機械学習/機械学習, 機械学習, データ分析, データサイエンス, ディープラーニング, TensorFlow
【利用目的】
技術的な質問・相談
【具体的な相談内容】
単発で、時系列データを埋め込みベクトル表現に変換する機械学習モデルの作り方を教えていただける方を募集します。
当方は、機械学習/ニューラルネットワークについて最近学び始めたSEです。
やりたいこととしては、1サンプルが128次元のfloat32ベクトルとして表現された任意長(最大1500サンプル程度)の時系列データがあり、この時系列データに対応する低次元に埋め込まれたベクトル表現を使用して、データの類似性の判定を行いたいです。
現状、tensorflowのチュートリアルを眺めたりChatGPTに質問しながら、Transformerでこのようなモデルを構築できないか試行錯誤しているのですが行き詰まっております。
お伺いしたいこととしては
・Transformerを使った場合、どのように学習させるのか
・どのように埋め込みベクトル表現を取得するのか
・そもそもTransformerを使うべきなのか
といったところです。
専門の範囲外であるため、全く的外れなことをお願いしている可能性もあると思うのですが、何卒よろしくお願い申し上げます。
【希望相談スタイル】
チャット, ビデオ通話
【目安予算】
30000円