Kaggle奮闘記 〜塩コンペ編〜 - phalanxの日記
【この記事は、「ミクシィ19新卒 Advent Calender 2018」の23日目です。】 はじめに phalanxのスペック 開発環境 Hardware Software コンペ概要 本コンペティション開催の背景 タスク データ コンペの取り組み コンペ開始〜１ヶ月 ベースラインモデル作成 論文サーベイ・実装 OsciiArt Kernel １ヶ月〜２ヶ月 Spatial and Channel Squeeze and Channel Excination Feature Pyramid Attention for Semantic Segmentation Snapshot Ensemble Lovasz Hinge Loss モデル構築・学習 bestfitting降臨 ２ヶ月〜最終日 multi step pseudo labeling チームマージ、data leak おわり
データサイエンティストさんっ！ 育成ですよ、育成！｜マスクド・アナライズ
「ドームですよ、ドーム」と言えば「闘強導夢」ですね（挨拶）。 IT業界だけでなく様々な業種業界で需要の高まる「データサイエンティスト」ですが、優秀な人材は東京ドームでコンサートが出来るアイドル並に希少です。 ココらへんは地下アイドルと同じく「名乗ったもの勝ち」な側面もあり、全く役に立たない"自称"データサイエンティストも存在します。 では「優秀なデータサイエンティストをどう確保するか」という課題に向き合う事ことが、今回の趣旨となります。 ここでデータサイエンティスト不足に悩む、弊社の状況をまとめてみました。 ・都内のAIベンチャー ・設立数年なので知名度はまだ低い ・今年になって取引先や案件が増えてきた ・社員数は20人いない程度でエンジニア中心 ・可能であれば他社で実績や経験のある即戦力を採用したい ・社内データサイエンティストのOJTによる育成も検討 ・給料はそんなに高くない ・毎日K
KaggleのCTR予測コンペで上位10%に入るまでの試行錯誤 - yasuhisa's blog
週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこまでの試行錯誤をメモしておきます。謎ノウハウ(?)を持っているガチ勢じゃないと上位に行けないものかと思っていましたが、基本に忠実にやればこれくらいの順位(上位7.6%)に行けましたし、他の人の工夫を垣間見えるという意味でも現場の機械学習やり始めたエンジニアにお薦めできそうでした。 参加の動機 目標感: 頑張りすぎずに上位10%以内に入る 試行錯誤 AthenaとRedashによる探索的データ解析 ベンチマークをまず超える 線形分類器でシンプルな特徴量 時系列要素を忘れていて過学習発生 特徴量エンジニアリン
1
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
