隠れフォロバさんを探せ⑦ – 機械学習編

今回はツイッターでフォローバックしてくれるかどうかを
AIを使って予測してみようと思います。

正確には機械学習・ロジスティック回帰です。

単回帰分析や重回帰分析は販売の台数予測など数値の予測向きです。
今回はフォローを返してくれるかどうかを予測しますので
セオリー通りロジスティック回帰でいきます。

前回まではヒストグラムを使ってノットフォロバさん絞り込んでいきました。
おそらくある程度のフォロバ率を達成できることでしょう。

しかし、正直どこまで行っても50%は超えないと思います。
そこで機械学習に頼ってしまおうというのが今回の趣旨です。

さて、そんなおいしい話があるのか?
では、やっていきます。

全体を見たい方はこちら → 隠れフォロバさんを探せ!!–ツイッターフォロワー獲得プロジェクト

Real-ESRGANを使って写真をキレイにする

僕のページは記事の内容と全く関係のない猫の画像よく使います。
ウチの飼い猫「こげ」でかわいすぎることに議論の余地はありません。
しかしながら一つ悩みがあります。

画質が粗い

昨今のインスタをはじめとする映え社会のおかげで目が肥えてきました。
粗い写真ってぶっちゃけちょっと不快。

そもそも「かわいい」を「不快」な気分で愛でるのはいかがなものか。

そこで本題。

PythonのGitHubリポジトリランキングを見てたら
僕の悩みを解消してくれそうなのがあったので使ってみます。

Real-ESRGANリポジトリ

OpenAIやばい

僕の目標の一つに有益な記事や面白い記事の自動生成があります。

自分で文章を書くのは好きなのですが、
自分好みの記事が自動生成できればそれほど良いことはありません。
自分専属のロボットブロガーができあがるかもしれません。

ただ、現状の僕が保有する技術では
どこぞのデータを集めて自動集計して表示する程度のことしかできず
どうしても画一的で面白みにかけます。

で、最近気になっていたのがGPT-3。
で、簡単にお試しできそうだったのがOpenAI。
申し込んだら2日くらいで返事がきて触ることができました。

では、今回実施した一部始終を共有したいと思います。