探索範囲を格子状に取り、全ての格子点でメトリクスを計算し最良のハイパーパラメータを見つける手法です。これは、単純で分かり易い一方で計算時間がかかってしまうという問題があります。ベイズ最適化により効率的なハイパーパラメータの探索が可能となります。ベイズ最適化、ガウス過程の文献は以下です。詳しい仕組みに興味のある方はご覧下さい。クラスを用いたベイズ最適化の実装例が解説されました。最後に、ハイパーパラメータ最適化のために構築したシステムが紹介されました。サーバで並列処理が可能です。学習結果を可視化できるようです。並列化が容易で計算時間の利点がある点が説明されました。予測する機械学習モデルを開発したという内容でした。抽出するというアプローチを取りました。このアプローチを選んだ背景には、音楽は聞きたい状況に応じて曲を選択することが多いという知見からのようです。続いて、データセットの構築に関する話に移りました。1つの曲に対して以下の9つのラベルから1つ以上のラベルを割り当てます。(以下は、韓国語から訳した表現のためニュアンスが微妙に異なる可能性があります。編集者に依頼し、1曲ずつ聞いてラベリングを行ったようです。次に、モデルアーキテクチャについて紹介がありました。入力し分類結果を得るという構成でした。モデルの試作段階では、音源の全てを使わず曲の中央あたりの30秒を利用したようです。この理由として、曲の最初や最後はフェードインやフェードアウトで上手くムードを捉えられない一方で、曲の中央あたりはサビがある可能性が高いため実際に性能が良かったためとのことでした。行うことで性能を向上させることができたとのことです。よるモデルの定量的な評価だけでなく、定性的な評価として甘いムードと予測された曲が実際はヒップホップや暗い曲であったというモデルが予測に失敗するケースも紹介され、甘い曲のデータが少ない点や曲中の間が影響しているのではなどの考察が共有されました。最後に、曲の一部分だけでなく全体を使うように改良したいなど今後の展望が述べられました。スライド中で言及されていた文献は以下です。音声アシスタントの機能を搭載したアプリケーションは身近となってきました。スマートフォンアプリにボイストリガー機能を実装した経験を通じて得られた知見の共有という内容でした。「Alexa」というフレーズです。このフレーズをウェイクワードと呼びます。Bugs」を選んだようです。セッションは、ボイストリガーを実現するための音声認識の構成要素から始まりました。音声認識の構成要素には音声分析、音響モデル、言語モデル、探索過程があります。