その他（AI） の仕事を探す

【概要】個人向け、競馬AI予想ソフトの制作についてお願いできれば 　　　と思います。 【目的】中央競馬全般およびWIN5の予想の買い目だしに使用したいと 　　　思っています。 【依頼背景】予想ファクタ－を考えていたら、自分で毎回やっていると計算など 　　　非常に時間を食う事がわかったので、AIで簡単にそれらを読み込んで、自分 　　　独自の予想を構築して、馬券を購入できるようにしたいと思い、そういう 　　　ソフトを作って下さる方を探そうと思いました。JRAへの投票機能は不要 　　　ですが、的中、不的中および収支の履歴は必要です。予想に際して必要な 　　　条件やファクター（主にIRAサイト等から読み込む）は、依頼する方が決定 　　　しましたら相談しながら提示していこうと考えています。 【提案の際のお願い】提案される際は、大まかな制作期間、制作価格帯設定や 　　　特徴についてご提示頂けますと検討がしやすいです。宜しくお願いいたします。

【概要】ニューラルネットワークで出たデータの評価の仕方、それに伴い必要なコードの書き足し 【目的】大学院での研究の際のデータ解析に使用したいと思っています。 【依頼背景】研究を行うにあたり、データ解析のためのニューラルネットワークが必要となりました。 【提案の際のお願い】ビデオチャットによるご指導を希望します。コードはトークルームにてお渡します。

＜書き方の例＞※修正してご利用ください。不要な部分や本メッセージは削除してからご送信ください。 【概要】ネットケイリンからスクレイピングをし、独自のAI予想を作りたいと思っております。 A.具体的な要件：「ネットケイリンより、2020年1月〜2022年4月までのレース結果と、選手名から3連対率までのデータをスクレイピングしてほしい」 B.操作手順 　１．ネットケイリンのページ「https://keirin.netkeiba.com/race/race_list/?kaisai_date=20220513&jyocd=55」を開く 　２．競輪レースメニューより、「開催日程」をクリック 　３．2020年1月1日にセットすると、その日時のレース結果が反映される。（全競輪場分） 　４．「前橋」をクリックし、「1R　A級　予選」を開く。 　６．表示された結果払い戻し一覧から、「着」「枠番」「車番」「選手名」「着差」「上り」「決」「SB」 　　　の項目をそれぞれ取得する。 　７．同じページより、出走表をクリック。 　８．出走表より、「枠番」から順に、「3連対率」までの項目をそれぞれ取得する。 このような流れでデータを収集してほしいです。 よろしくお願いします。

【概要】バーチャル店舗設立に向けての接客AIまたは手動接客の設計、構築、操作が可能にすることについてお願いできればと思います。 【目的】起業して店舗を設立の際の接客に使用したいと思っています。 【依頼背景】Facebookなどのバーチャル店舗の設立を行うにあたり、接客のためのAI、接客媒体が必要となりました。 【提案の際のお願い】提案される際は文章、画像、動画、このくらいなら受けますなどの価格についてご提示頂けますと検討がしやすいです。宜しくお願いいたします。

【概要】オープンデータによる風予測モデルの作成 【目的】風予測の際のAIに使用したいと思っています。 【依頼背景】 https://weather.yahoo.co.jp/weather/wind/ を見ていて、１週間の風が分かれば、レジャーの予定が立てやすくなるのでは？と仮定。 そこから、まずは風を予測するAIのモデルが用意したいと考えました。 データベースやWeb、サーバー構築などは個人開発レベルでしたら可能ですが、機械学習に関しては、ほぼ素人です。そのため、私より詳しい人にお願いできないかなと考えています。 【提案の際のお願い】納品頂いた機械学習モデルなどは、OSSとして公開できたらいいなと考えています。

【概要】地図上で、ある地域内で画像認識をして、その住所を調べたい。 その住所を元にとあるサイトへアクセスし、データを取得したい。 当方こういった知識はないのですが、やりたいことがあり相談したいです。 よろしくお願いします。

https://heartstat.net/2022/04/10/python_speech-synthesis_myvoice/ このサイトのソースを使えるように教えてください。 ひとまず環境はできていると思うのですが、 python make_corpus.py をしても何も出力せず終了してしまいます。 サブフォルダ、 source_file_folder save_path をmake_corpus.pyのある下に作ってあり22.5kHz, 16bitのwavファイルを2つ置いてあります。 出てくるメッセージは (base) PS C:\DL_Voice> python make_corpus.py 2022-05-01 15:24:19.693105: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2022-05-01 15:24:20.664433: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3991 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, pci bus id: 0000:03:00.0, compute capability: 7.5 C:\Users\owner\anaconda3\lib\site-packages\pyannote\algorithms\utils\viterbi.py:86: FutureWarning: arrays to stack must be passed as a "sequence" type such as list or tuple. Support for non-sequence iterables such as generators is deprecated as of NumPy 1.16 and will raise an error in the future. return np.vstack( C:\Users\owner\anaconda3\lib\site-packages\pyannote\algorithms\utils\viterbi.py:95: FutureWarning: arrays to stack must be passed as a "sequence" type such as list or tuple. Support for non-sequence iterables such as generators is deprecated as of NumPy 1.16 and will raise an error in the future. return np.vstack( 2022-05-01 15:24:38.018393: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:368] Loaded cuDNN version 8400 (base) PS C:\DL_Voice> です。 全半は特に問題ないwarnigだと思っていますが、出力されず終わります。 よろしくお願いいたします。

※※※注意※※※ 案件の内容をよくご確認のうえ、ご自身で実行可能であることを確かめてから、ご応募ください。 ※※※※※※※※※ 【概要】 画像情報を入力としてターン制で行動選択を行う深層強化学習モデルの作成と、複数GPUを前提とした分散学習で計算時間を短縮する高速化の実装になります。 補足として最低限の環境設定や強化学習を行うベータ版的プログラムは既にあるのですが、行動の選択肢を増やしたり入力するデータを少し変えるなど本体機能に関しての仕様改善と、複数GPUでの分散学習で高速な学習計算を可能にする追加機能の実装が必要になっています。旧コードは使用して頂いても一から作り直して頂いてもお好きな方で構いません。 【条件】 ディープラーニング、Pythonなどに自信がある方 継続して依頼をお願いしたいと考えていますので、ある程度長期的に連絡のとれる方 期待を超えるデータがとれた場合は論文や特許を出す可能性がありますので秘密保持や著作権などについて合意できる方 【 納期 】 1-2か月程度で考えています。 【 応募方法 】 簡単な自己紹介や実績、ポートフォリオをご提示ください。 【まとめ】 皆様からのご応募をお待ちしております。