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お題
台風コンペの入賞式に行ってきました
台風コンペの概要台風あり、台風なし画像の二値分類不均衡データ台風あり:71,779枚台風なし:2,172,444枚総参加者(規約への同意者)653名、総投稿者209名1位の方の手法2値化した画像と生画像を標準化した画像との2channelの入力110層のPyramidNetミニバッチ作成時、正例のうまく分類できていない画像が多くサンプリングされるようにし、その割合を変えてアンサンブル懇親会kaggleもくもく会@麹町に行ってきました
第1回 kaggleもくもく会@麹町 - connpass30人もの人が参加していた初心者、過去コンペをやる人、開催中のコンペをやる人に別れて作業をした作業は2時間程度、その後懇親会今週のtips
機械学習のための特徴量エンジニアリングひと通り読みました知らないことが多くあり、網羅的に学べるのでとても良い本ですただ、例えば勾配ブースティングを使う場合にどの特徴量エンジニアリングが必要かということは書いていないので、実務やKaggleなどで実践をつんだことがない人だと、どのエンジニアリングを使えば良いのかということになりそうです既にデータ分析をされている人が網羅的な知識を得るためとか、この本を読みながらデータ分析に取り組むなどの用途にとてもオススメです。polar_bearが成長している
wakameさんがプルリク送ってくれて圧倒的な成長を実感するFunctionalization of extracting target column and data from training data by wakamezake · Pull Request #2 · regonn/polar_beargithub上でコミットしてくれた人に投げ銭できる仕組みが欲しくなったので、NEMとかで作りたいv0.0.5 から optuna と sklearn を導入して、one_hot の閾値も勝手に良い値にして欲しかったちょっと、2月中は忙しいので、3月からちゃんとCIの設定とかやっていきたいあと、julia版も作りたいけど、juliaだとpandas関係なくなるので、ライブラリ名考え中先週紹介した Ludwig を触ってみた
ただ、データの情報を渡すだけで、titanic のスコアが 0.76ludwig.ipynb新たな時代を感じたSteam:Aim Lab
AI等がFPSのエイム力を鍛えてくれるらしいお昼にテスト配信してたらカレーちゃんに練習風景を見られた機械学習つかったサービスで能力がつくようになると面白い語学学習とか絵の練習とか今週のkaggle
カレーEloコンペ60位くらいになりました外れ値の影響をもろに受けるコンペなので、Shakeup、Shakedownがありそうですが、最後まで頑張りたい2/27(水)までのコンペでありもう少しMalwareEloが終わったらやっていきたいれごんpolar_bearメンテしつつ、性能評価でタイタニックコンペとかにサブミットしたりしてた。