私は最近、機械学習アルゴリズムの効率をテストするプロジェクトに着手しました。しかし、自分のアイデアを実現するためのプラットフォームを見つけるのに非常に苦労しました。これが私がやろうとしていることです。
クラシック音楽の曲を作曲家ごとに識別できるニューラル ネットワークを作成しようとしています。それぞれ 5 秒の長さで、5 人の異なる作曲家によるクラシック クリップのセットを使用してトレーニングします。全部で25曲になります。アルゴリズムは、アプリケーションに統合することなく、曲を識別できる必要があります。このアルゴリズムには、特定の一連の要件があります。
1: Python プログラミング言語のアプリケーションまたはライブラリとして、MacOS Mojave または High Sierra で使用できる必要があります。
2: ニューラル ネットワークを作成する方法について、何らかのドキュメントがオンラインで公開されている必要があります。
3: 聴覚刺激を処理できる必要があります。(たとえば、Xcode 10.1 は MLClassifier を使用して聴覚刺激を処理できません。)
4: ユーザーは、アルゴリズム内の隠れ層の数を簡単に変更できなければなりません。
これらの要件がすべて満たされ、通信で追加の問題を解決できれば、問題は解決します。解決策を見つけるために、スタック オーバーフロー コミュニティのメンバーと協力できることを楽しみにしています。ご協力いただきありがとうございます。
敬具 スレン・グリゴリアン