@overlast さん主宰の データ構造と情報検索と言語処理勉強会(DSIRNLP) の第4回にのこのこ参加して、Active Learning 入門なるものを発表してきました。お疲れ様でした&ありがとうございました>各位 こちらが発表資料。 Active Learning 入門 from Shuyo Nakatani 入門とか偉そうに歌ったけど勉強し始めてまだ1月半もないので、実は入門しているのは中谷本人である。 動機は資料にも書いたとおり、ドメイン適応をドメイン知識のある人が低コストで行うのに Active Learning の技術が使えるのでは、というあたり。 ここまで実験した範囲でそれなりの手応えはあるものの、非常に単純なテキスト分類問題で試しただけなので、もう少し難しくて現実的なタスクでもいろいろ試してみたいと思っている。 発表資料に間に合わなくて20数回の試行で Query-
皆様tkm2261です。今日は道具としてのCythonと題して、 使うことに特化してCythonの解説をしたいと思います。 きっかけはKaggle Cythonを使うとき FaronさんのF1最適化 DP (Dynamic Programming)を含んだ実装はCythonの出番 使い方 その1 『Cython実装』 ファイルは.pyx cimport 型宣言 オプション指定 普通のPythonも書ける 使い方 その2『コンパイル』 setup.pyの書き方 コンパイルの実行 使い方 その3『呼び出し』 速度検証 付録: 実装 utils.pyx きっかけはKaggle 最近まで参加していたInstacart Market Basket Analysis | Kaggleで どうしても高速化したい処理があり実装しました。 Numbaも良いのですが、速くなるときとならないときがあり、JITよ
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