2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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口頭発表

オーガナイズドセッション » [オーガナイズドセッション] OS-17 不動産とAI

[2C3-OS-17] 不動産とAI

2018年6月6日(水) 15:20 〜 17:00 C会場 (4F オーキッド)

16:40 〜 17:00

[2C3-OS-17-05] Bottleneck特徴量を用いた不動産画像の分類

〇豊原 優1、門 洋一2、山崎 俊彦3、藤森 進1、太原 育夫1 (1. 東京理科大学、2. アットホーム株式会社、3. 東京大学)

キーワード:不動産テクノロジー、画像分類、深層学習

現在、深層学習による技術革新が進み、データ分析の精度が飛躍的に高まっている中、一方で、不動産業界においても大量に蓄積されたデータの活用について、家賃推定や新たな推薦システムの導入など様々に議論が行われている状況である。本論文では、不動産画像データを畳み込みネットワーク(CNN)によるBottleneck特徴量を用いた分類手法を提案し、CNNを利用した際の精度について検証する。