Numeraiトーナメント －伝統的クオンツと機械学習の融合－ - Qiita
はじめに 本記事は、MediumのTowards Data Scienceに寄稿した「Numerai Tournament: Blending Traditional Quantitative Approach & Modern Machine Learning」を和訳したものである。 Numeraiトーナメントについて Numeraiはクラウドソーシング型ファンドと呼ばれる、不特定多数の人間による株価の予測結果をもとに運用するヘッジファンドである。Numeraiでは予測性能を競うトーナメントが開催される。トーナメント参加者はNumeraiから提供されるデータセットを元に予測モデルを構築し提出を行う。参加者はその予測性能に応じてランキングされ、報酬が支払われる（徴収されることもある）。 Numeraiへの出資者には、ルネッサンス・テクノロジーズの共同創業者であるハワード・モーガン、チューダ
flairを使って最速でNLPのベースラインモデルを作る - moriyamaのエンジニアリング備忘録
自然言語処理に限らず、機械学習関連のプロジェクトではスタート時は、なるべく複雑なコーディングをせずにシンプルなベースラインモデルを低コストで作成し、そこからデータの傾向やタスクの複雑さを把握することが重要です。 ところが自然言語処理では前処理のコストが高く、最低限でも単語分割、ベクトル化、深層学習を用いる場合は事前学習された埋め込みベクトルを準備する必要があります。その後は他のタスクと同様にモデルの保存方法や、予測のパイプラインで悩みポイントを抱えることが多いと思います。 最近はAutoMLを始めとした機械学習の自動化が進歩し、初手から高性能なモデルをブラウザ上で数クリックで作成できますが、中身がブラックボックスである故に前述のデータの傾向やタスクの複雑さを把握することを目的とした場合には適切とは言えない側面があります。 本記事では自然言語処理を対象にモデルの中身が参照可能でかつ少ないコー
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
「Visual Studio Code」で「WSL 2」上のリモートコンテナを使用するには、Microsoftが解説
「Visual Studio Code」で「WSL 2」上のリモートコンテナを使用するには、Microsoftが解説：Windows 10でDocker Desktop Stableを効果的に活用する Microsoftは2020年7月1日（米国時間）、「Visual Studio Code」（VS Code）で「WSL 2」（Windows Subsystem for Linux 2）にあるリモートコンテナを使用する方法を「Visual Studio Code Blog」で紹介した。 WSL 2は、Microsoftが2020年5月にリリースした「Windows 10 バージョン2004」（May 2020 Update）に標準搭載された。Dockerも2020年5月に、バックエンドとしてWSL 2をサポートした「Docker Desktop for Windows」（Docker De
漫画家を目指してる19歳です。漫画を描き続けなければならないのに、少し疲れてしまいました。わたしは本当に漫画家になりたいのでしょうか？
回答 (14件中の1件目) お疲れ様です。 あのー、特に回答リクエストをいただいたワケじゃないし、もう既に良回答もあるし、質問者さんも元気が出てるみたいで、とりあえず良かったです。 ただ、余計なお世話かも知れないですけど、質問者さんが知りたいかもしれない事に関して、自分も教える立場で仕事をした経験(アニメーションの専門学校で講師を15年くらいやってました)があるので、何かの役に立つかもと思いお節介回答してみます。 ぶっちゃけ、ポジティブな回答はくぼ ひできさんの回答で十分だと思います。なので、そっち方面の話はしません。 自分がする話は「もしかしたら目的を勘違いしていないか？を熟孝...
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