背景・課題
画像解析を活用し、行動解析業務の効率化と客観的評価の実現に向けた手法を検証。
作品紹介
マウスの身体各部の軌跡座標データをもとに、社会的行動を予測し、自動でラベル付けする機械学習モデルを構築しました。LightGBM、XGBoost、CatBoostを組み合わせたアンサンブル学習と、時系列特性を考慮した後処理を採用しています。
支援スタッフより
データ分析からモデル構築、精度向上まで一貫して取り組んだ成果物です。粘り強く検証を重ねた姿勢が感じられます。
データ分析成果物資料
マウスの社会的行動様態の予測と自動ラベリング化
