多モーダル価格予測

価格予測は、予測タスクに関連する例の一つであり、データサイエンスに基づくプロジェクトです。価格予測はデータを分析し、新製品のコストを予測します。本研究の目的は、携帯電話の仕様に基づいてその価格を予測するためのシステムを構築することです。そのため、5つの深層学習モデルが提案され、携帯電話の価格帯を予測します。これらのモデルの中で1つは単一モーダルアプローチで、残り4つはマルチモーダルアプローチです。マルチモーダル手法は、携帯電話のグラフィカルおよび非グラフィカル特徴に基づいて価格を予測し、これらの特徴が携帯電話の評価に重要な影響を与えることを考慮しています。また、提案手法の効率性を評価するために、GSMArenaから携帯電話データセットが収集されました。実験結果ではF1スコア88.3%が達成され、これはマルチモーダル学習が最先端技術よりもより正確な予測を行うことを確認しています。