mediapipeに機械学習のコードを組み込むとアクション判定の精度が低くなってしまうトラブルも発生したが、コード修正してより正解率の高い学習をさせることができてよかった。

M.M

初めての目白祭参加でしたが、手の動きを認識する技術と機械学習を学ぶことでき良かったです。

I.W

個人ではなく、チームでの作成が初めてだったこともあり、始めは不安もありましたが、チームメイトや先輩方に助けて頂きながら進めることができました。

A.Y

最初はどのようなプログラムでどう動くのか、全く分からなかったが、次第に理解を深め、画像を表示することができた。

O.N

各々モデルを構築する段階で私はランダムフォレストの他にXGBoostなども試行したが、初め精度が80%前後にしかならなかった。しかし後に他メンバーがランダムフォレストで正解率97%を出し、違いを考えたところそもそも自身の全員分のデータを結合させる手法が適した方法でないことに気がついた。その後使用するデータを変更したところ大幅に正解率が上がり、ランダムフォレストは97%、XGBoostは逆に怪しい99%になった。 これらのことから機械学習は初めのデータ処理が肝心であると改めて実感した。I.M