このエントリはDeep Learning Advent Calendar 2016 5日目のエントリです。EMNLP2016に出ていたHow Transferable are Neural Networks in NLP Applications?を読んだので、それについて書きます。 [1603.06111] How Transferable are Neural Networks in NLP…
先週末、はてな社内でKaggleハッカソンを行ないました。丸一日、各自好きなKaggleのコンペに取り組んで、得られた知見を共有するという会です。 自分は以前TalkingDataというコンペに参加していたのですが、データサイズが結構大きく、一月くらいやってみたももの試行錯誤に四苦八苦してしまい、途中で離脱していました...。このハッカソンでは、そういったデータセットでも何とかできるようになろう!ということを目標にして参加しました。もちろん1日だけではさすがに時間が足りないので、ハッカソン前の10日くらいは定時後にちまちま作業をやっていました。 以下はハッカソン終了後に使った発表資料です。Kaggle上位の人にとっては当たり前のことしか書いてないかもしれませんが、社内でこういった知見をじわじわと貯めていくことが大事だと思っています。なお、ハッカソン終了後にAWSのでかいインスタンスを借りて
最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く