△Natua♪▽です。
深層学習モデルをchunirecのプレイヤーデータで学習することで、楽曲スコアを予測(特に未プレイの譜面のスコアを予測)してみました。*1
学習データにはレーティング16.50〜17.10(LMN+基準)のプレイヤーのスコアデータ10000人分を使用しました。
モデルの使用対象としてレーティング16.60〜17.00(LMN+基準)のプレイヤーを想定しています。
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実験協力者に「未プレイの14+(LUN+基準)譜面」5譜面を3回程度プレイしてもらい、一番高かったスコアを記録しました。
また、事前にモデルを使用して当該譜面のスコアを予測しました。
これら2つのスコアを比較することで、モデルの予測能力を評価しました。
結果、均一のズレが見られながらも、相対的なスコアの高低を捉えた予測に成功しました。
協力者の方にはこのプロットの掲載許可をいただいています。実験へのご協力ありがとうございました！
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将来的にこのモデルを改良し、使用者の得意譜面・不得意譜面を相対的に評価し、目的に合わせて推薦するツール(いわゆる譜面リコメンドツール)を作りたいなと思っています。
上級者に対して「得意そうな譜面教えて下さい！」という質問をする手間を省けたらな〜と思っています。それくらいの性能出せるかわからんけど。
以上
*1:まだ開発中であるため、モデルの詳細は伏せさせていただきます……🙇♂️🙇♂️🙇♂️
