競馬予想を始めた - DEVGRU
まだ仮想通貨の取引の痛手が残っていて株取引はできていない（SBIに口座を開設しただけ…）。 それはさておき、最近興味があったが応用先のない機械学習の知識がついに役に立つ分野が見つかった。競馬だ。 無料で手に入る多数のパラメータがあり、結果がはっきりしていて、しかもリターンが金銭的に入ってくる。 以下の記事を参考に、 netkeiba.com のデータを用いてLigthGBMで学習をしている。 cocon-corporation.com cocon-corporation.com また、以下の書籍を参考にして精度を向上している。 ゼロからはじめるデータサイエンス ―Pythonで学ぶ基本と実践 作者: Joel Grus,菊池彰出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2017/01/25メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る Pythonではじめる機械学習 ―s
Kaggle参戦記 〜入門からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ デジタルマーケター 兼 プロダクトマネージャー 兼 データアナリスト (肩書長い…) の私が Kaggle に挑戦した約半年間の記録です。現時点で2つのコンペに真面目に取り組んで2つの銀メダル(入賞)を獲得出来ています。 Kaggle挑戦期間を通して、有識者の素晴らしい資料に助けられたのでとても感謝しています。同じような志を持つ方に自分の記録が少しでも役に立てばと思い、有用な資料のリンク集に私のKaggle参戦記ポエムをつけてまとめてみました。 自分の得意領域で勝負しようと思ってテーブルデータのコンペばかり選んでいるのでDeepLearning系の話は全然ないです、すみません。 目次 プロローグ Kaggleへの興味の芽生え 初参戦 → 即撤退 ガチ参戦に向けた修行 初ガチコンペデビュー 初ガチコンペ…、のはずが。 初ガチコンペ参戦 ベースモデル作成 特徴量エンジニアリング
Interpretable Machine Learning (Second Edition)
Interpretable Machine Learning is a comprehensive guide to making machine learning models interpretable "Pretty convinced this is the best book out there on the subject" – Brian Lewis, Data Scientist at Cornerstone Research Summary This book covers a range of interpretability methods, from inherently interpretable models to methods that can make any model interpretable, such as SHAP, LIME, and per
Kaggleにおける「特徴量エンジニアリング」の位置づけ 〜『機械学習のための特徴量エンジニアリング』に寄せて〜 - u++の備忘録
はじめに 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の書誌情報 Kaggleのワークフロー 1. （探索的データ分析） 2. ベースラインモデルの構築 3. Validationの構築 4. 特徴量エンジニアリング 5. ハイパーパラメータ調整 6. アンサンブル 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の貢献箇所 Kaggle観点で本書をオススメする読者 おわりに はじめに このたび、『機械学習のための特徴量エンジニアリング』をご恵贈いただきました。 Kaggleと親和性が高い書籍名で、Twitterのタイムラインなどを見るに、Kaggleに興味がある層を中心に大きな注目を集めているようです。 本記事では本書の発売に寄せて、Kaggleの自分流のワークフローと「特徴量エンジニアリング」の位置づけについての私見を述べます。その上で本書がKaggleのワークフローのどの部分に寄与するかを説
レシピのタイトルから材料を予測する🚀 - クックパッド開発者ブログ
研究開発部のサウラブ(bira)です。 本稿ではユーザがレシピの作成にかける労力を減らすために取り入れた、機械学習を利用した機能の一つについて 解説します。この機能を利用すると、ユーザがレシピのタイトルを入力することで、利用されるであろう材料が予測できます。 要約 レシピのタイトルから材料を予測できるモデルを作りました。 投稿開発部と協力してレシピエディタに材料提案機能を追加しました。 App Storeで入手可能な最新のCookpadアプリ（v19.6.0.0）でこの機能を使用できます。 前 今 モデルはどうなっているか 1. Embed 学習(Training): Word EmbeddingとSentence Embeddingを学習してS3にアップロードします。（次のセクションで説明） 前処理(Preprocessing): 特殊文字を削除します。 多くのCookpadユーザーはテ
特徴量選択の今とこれから - 学習する天然ニューラルネット
特徴量選択とは 特徴量選択の難しさ 特徴量選択の手法の大別 教師ありの特徴量選択 filter method 単変量とクラスラベルの関連性を上げる 関係性を上げて冗長性を下げる 関係性を上げて多様性を上げる wrapper method Forward SelectionとBackward Elimination 遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化 その他のwrapper method embedding method L1正則化 Regularized tree 特徴量選択のこれから 超高次元データと特徴量選択のアンサンブル 不均衡データにおける特徴量 オンライン特徴量選択 深層学習を用いた特徴量選択 最後に 特徴量選択とは 特徴量選択(Feature Selection, 変数選択とも)はデータサイエンスにおいて非常に重要である。 例えば、製造業において欠陥品を判別するタスクを考えてみよ
Papers with Code - Browse the State-of-the-Art in Machine Learning
Browse State-of-the-Art 10,955 benchmarks 4,908 tasks 131,075 papers with code
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 学習する天然ニューラルネット
特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、本当に重要な特徴量のみを選択。 検定について 1. 棄却したい帰無仮説と受容したい対立仮説を用意する。 2. 観測値から検定統計量Tを定める。 3. 帰無仮説が正しいとしてTの分布を求める。 4. 十分小さい有意水準αを定め、帰無仮説が正しいときにとなる領域を棄却域とする。 5. 観測されたTがに入っていたら対立仮説を受容し、入っていなければ帰無仮説を受容する。 まとめ 補足 使う際のTips等 2019/01/06追記 参考 特徴量選択とは 特徴量選択
「うちのアスパラ、なんとかできないか」をAIで解決──ロボットで収穫作業の9割を自動化するベンチャー企業 | Ledge.ai
農業就業人口の減少が止まりません。 2010年には約261万人いた農業就業人口が、2017年には約182万人と、約30%減少しています。同時に高齢化も進んでおり、2017年の農業就業人口約182万人のうち、約66％を65歳以上の高齢者が占めている状況。地方での人手の確保や後継者不足も深刻です。 今後ますますの人手不足が予測される農業分野において、喫緊の課題となるのが作業の省力化です。鎌倉の農業AIベンチャー「inaho」は、アスパラガス農家における全作業の半分を占める収穫作業をAIで自動化しようと奮闘しています。 収穫ロボットの開発を進めるinahoのお2人と、実験に協力されているアスパラガス農家の安東さんにお話を聞きました。
PFN製の最適化ツール「Optuna」で富士山を登頂する - sw1227’s diary
1. 背景 2. 方法 2.1. 標高タイル 2.2. Optuna 3. 結果 3.1. 実行例 3.2. 登山経路 4. まとめ 1. 背景 Optunaとは、Preferred Networks（以下PFN）の秋葉氏らが開発したハイパーパラメータ自動最適化ツールです。 ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 | Preferred Research これは勾配法の適用できない（しない）ハイパーパラメータをベイズ最適化アルゴリズムの一種を使って自動で最適化してくれるものですが、Chainerと密結合しているわけではありません。何らかのObjective functionを与えることで簡単に最適化を行ってくれるようになっています*1。 ★★★ Objective...? 登山にとってそれは標高だ、と多くの人は考えるのではないでしょうか？ 標高が唯一の目的ではないにせよ、世
メンヘラちゃんと学ぶディープラーニング最新論文 - ディープラーニングブログ
メンヘラちゃんがディープラーニングの最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズです．Twitterに投稿したスライドをまとめました． サムネ画像 スライド内のテキスト抽出（検索エンジン用） メンヘラちゃんと学ぶ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot はじめに 作者 • Ryobot (りょぼっと) • NAIST修士2年.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • チャットボットの個性と多様性の研究をしています • Twitter@_Ryobot でお気に入り論文を紹介しています スライドの概要 • メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれます • 分野は主に自然言語処理 (機械翻訳と言語理解) です • Twitter で投稿したスライドのまとめです メンヘラちゃん • ジョイネット様制作のLINEスタンプです • 作者様がフリー素
第1回「AIエッジコンテスト」を開催します （METI/経済産業省）
経済産業省は、革新的なAIエッジコンピューティングの実現に向けて、優れた技術・人材・アイデアを発掘し、新たな人材の当該分野への参画を促すため、実データを使い実装を意識した課題の解決を競うコンテスト“AIエッジコンテスト”を開催します。第1回目である今回は、自動走行の実現に欠かせない画像認識に関して、画像中の物体検出の精度を競うコンテストを開催します。 今後、本コンテストは、革新的なAIエッジコンピューティングの実現に向けて、アルゴリズムなどのソフトウェアだけでなく、ハードウェアやその実装を含めたコンテストを検討し、継続的に実施する予定です。 なお、今回のコンテストに用いた走行画像データは、コンテスト終了後、公開を検討しています。 1．開催趣旨 これまでIT技術の発展に重要な役割を果たしてきたムーアの法則が滞りつつあると言われる中、IoT社会の到来により手元で瞬時に応答することが求められるI
Kaggleは凄かった! 更に簡単な出品を目指して商品の値段推定精度を改善中 - Mercari Engineering Blog
皆さん、こんにちは機械学習エンジニアの @hurutoriya です。 2018/05/09 にメルカリが開催した Kaggle Competition である「Mercari Price Suggestion Challenge」の閉会式を行いました。 「Mercari Price Suggestion Challenge」では実際に米国版メルカリで販売された商品データを公開して、参加者の皆様に商品の値段推定精度を競い合っていただきました。 Mercari Kaggle Competition: Closing Ceremony 2018 – connpass この閉会式は「Mercari Price Suggestion Challenge」の上位者(ロシア・ポーランド・中国)と日本人上位入賞者を招待して、各種上位者の解法やKaggleに対する考え方をパネルディスカッション形式でお話を
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Dive into XGBoost
シリーズ「人工知能と物理学」｜変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 - 神嶌敏弘｜2019年, 日本物理学会誌第74巻第1号
http://www.algo-fx-blog.com/xgboost-optuna-hyperparameter-tuning/
構造化されたデータをGCPでMachine Learning - DMM inside
https://github.com/13o-bbr-bbq/machine_learning_security/blob/master/Security_and_MachineLearning/README.md
