[B! qiita][kaggle] clavierのブックマーク

Kaggle画像コンペでやっていること① - Qiita

データ分析コンペを始めたてな人の中には『どこから手を付けていいのかわからない』方もいらっしゃるのではないでしょうか。『テーブルコンペは特徴量つくればいいけど、画像コンペって何するの？』という声も聞いたことがあります。ということで、kaggle advent calender 2024の8日目の記事は、画像コンペで何しようかというお話になります。数回にわけて書かせていただこうと思います。基本的に初級者(Expertぐらい)向けですのでご了承ください。 8日目：本記事 14日目：作成中。リンク貼付予定 21日目：作成中。リンク貼付予定 24日目：作成中。リンク貼付予定自己紹介アカウント名: K_mat Competition Grandmaster (動画像系や時系列センサデータ系が主) 元々、本業はメカニカルエンジニアで博士 Kaggleおよび機械学習は2019年から5年 Vision

clavier 2024/12/15

リンク

【挑戦者求ム】ぼくの考える最速のData LoadingとData Augmentation（Kaggle notebook） - Qiita

はじめにまぁタイトルの通りなのですが、Kaggle notebook上で行う最速のData LoadingとData Augmentationを考えてみたので紹介します。より速い方法を知っている方は教えてください！今回の題材は以下のように設定します。データこちらのコンペのデータを使います。10.2k枚のjpg形式の犬の画像です。 https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification/data 実行環境 GPUをenableにしたKaggle notebookで行います。 2 CPU cores 13 GB RAM Tesla P100 条件 trainデータ(画像とラベル)をすべてTensorにしてGPUにLoadするのにかかる時間を計測するバッチサイズは64 前処理 & Data Augmentationとして以下の処理をかける。（

clavier 2020/09/01

kaggle
Qiita

リンク

機械学習を仕事に使うには？ 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita

株式会社デジサクがお送りするプログラミング記事、今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。はじめにこれまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。第１回：機械学習の目的を理解する第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」もフォロー頂けると嬉しいです。機械学習に必要なプログラミングスキルまず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記

clavier 2020/01/04

リンク

プログラミング初心者がKaggle Expertになるまでの１０ヵ月間を振り返る - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Kaggle Expertになったので、イキってポエムを書こうと思いました。 AIに興味あるけどプログラミングすらできないんだよねという人向けの参考になれば幸いです。 #1. 初期スペック (2019年2月) 機械工学系修士卒。よくいるメカニカルエンジニア線形代数も統計も正直そんなに好きじゃない。力学の方が得意。 AI？あれでしょ。将棋超強いやつでしょ？パイソン？スト２のボクサーみたいなやつ？ #2. 現在のスペック (2019年12月) Kaggle Expert (微妙?) 機械学習コンペでそれなりの成績 (Kaggle Kuz

clavier 2019/12/29

リンク

脳みそが固くなったおじさんSEが機械学習を勉強してみた - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 【はじめに】本記事は「機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019」の19日目になります。おじさんSEの私がどうやって機械学習を勉強したかを記します。きっかけは当時抱えていた分類課題において、「機械学習が使えるんじゃね?」というところから始まりました。闇雲にやっていたので正直記憶は曖昧です。経歴プログラム歴は30年近くあります。小学生の時に覚えたMS BASICから始まり、Z80アセンブラ、MC68000アセンブラ、FORTRAN、C(UNIX)、C++(Ma