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chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
小室圭さん、論文コンペで優勝 学生対象、ＮＹ州弁護士会 2021年10月22日11時16分 小室圭さん＝１８日、横浜市港北区（代表撮影） 【ニューヨーク時事】秋篠宮家の長女眞子さま（２９）と２６日に結婚する小室圭さん（３０）の論文が、２１日までに、米ニューヨーク州の弁護士会が学生を対象に募集した論文コンペで優勝したことが分かった。 【関連ニュース】眞子さま、小室圭さん結婚 同弁護士会のホームページによると、小室さんが優勝したのはビジネス法に関するコンペで、論文のタイトルは「ウェブサイトへの接続におけるコンプライアンス問題と起業家への影響」。結婚し記者会見する２６日にオンライン形式で表彰される。優勝賞金は２０００ドル（約２３万円）。小室さんは同じコンペで前回は２位を獲得していた。 また、小室さんが７月に受験した同州の司法試験の結果は、１１月１０日までに発表されることになった。 社会 皇室
「第4波のいま感染していたら、本当に命を落としていたかもしれません」 兵庫県加古川市の建設会社役員、前川真一郎さん（51）は、去年11月、新型コロナウイルスに感染して重症化し、ICU＝集中治療室で治療を受けました。 みずからの体験と反省を「反面教師」として感染防止に役立ててもらい、医療従事者の助けになりたいと、実名で証言しました。 「自分たちに限っては大丈夫」 前川さんが感染したのは去年11月上旬、きっかけはゴルフコンペのあとの会食でした。 当時は年末年始の第3波の前で、政府の「Go Toキャンペーン」も続いていました。 前川さん 「皆と仲間で会いたいという欲望に勝てなかった。自分たちに限っては大丈夫と考えてしまった。いつものお店を使ってあげようという思いもありました」 11月8日。 前川さんは17人で会食し、3時間にわたって鍋を楽しみました。 静かに食べようと注意する人もおらず、会は盛り
はじめに データサイエンス・機械学習っておもしろそうだけど、どうやって勉強すすめたらいいんだろう？というところから2月に勉強をスタートし、勉強のinputだけではなく実践したいと思って3月にKaggleのコンペに参戦！ その結果がなんと、銀メダル (+上位3%)をとることができました！ この記事では、そんな自分の勉強してきた過程とコンペを進めてきた流れをまとめてみようと思っているので、一例として見てもらえると嬉しいです！ 概要 ➀コンペの紹介 ➁コンペ終了までの流れ (コンペ参加する前→コンペ参加後) ③コンペ中にしていたその他の勉強 今回参加したコンペ M5 Forecasting - Accuracy コンペ (2020年3月~6月) 今回取り組んだコンペは、この時系列データのテーブルコンペで、内容としては、アメリカの小売大手であるウォルマートの「商品の売り上げ予測」 過去約5年間分の
タクラミックス on Twitter: "コンペで選ばれたもので、図書館としては駄目でも建築としては良い…といった意見が出てくるあたりに、「建築界隈」の傲慢とか未熟があるんじゃないかと思った次第。 何の役割を果たす事を第一義とした建築であるかがすっ飛ぶのなら、走れない車や… https://t.co/s7hxePVeU5"
コンペで選ばれたもので、図書館としては駄目でも建築としては良い…といった意見が出てくるあたりに、「建築界隈」の傲慢とか未熟があるんじゃないかと思った次第。 何の役割を果たす事を第一義とした建築であるかがすっ飛ぶのなら、走れない車や… https://t.co/s7hxePVeU5
暇空茜 @himasoraakane 共産党と強いつながりがあるColabo代表仁藤夢乃さん「アパホテルはヘイト企業！クソ！クソ！」 共産党と強いつながりがあるColabo代表仁藤夢乃さんの資料「東横インと提携しております」 ええんか？ pic.twitter.com/tKMN7OUqu0
参戦したコンペが史上最悪だった。 - Everything you've ever Dreamed
病院や福祉施設を運営する法人が開催するコンペに参加した。案件は某病院の外来向けレストラン。担当によれば、コンペのきっかけは、理事長の「業者を変えよう」という鶴の一声である。昨年の初夏から書類審査、プレゼンと順調に勝ち進み、最終選考まで勝ち残った。 最終選考は試食。理事長の「実際に提供される状態の食事で判断したい」という意向を受け、法人本部から車で10分ほどの距離にあるレンタルキッチンをおさえ、そこで試食することに決まった。 準備万端。試食会を明日に控えた前日夕方。法人担当者から「理事長と院長が多忙のため外に出られなくなった。キャンセルしたい」と一方的に告げられた。準備はすべてパーである。担当者は「すみません。理事長がわがままで」と謝罪した。雇われ人間の弱さは痛いほどわかるので「大変ですね」と慰めておいた。 試食会は病院内にある法人本部で幹部会議のあとに行われることになった。昼過ぎに会議が終
Top > ビジネス > JR西日本「ベンダーの提案すら理解できない素人だった」新幹線の“着雪量予測”データサイエンスコンペ開催までの「奮闘」
データサイエンティストとは データサイエンティストは、端的にいえばAI社会におけるデータを扱うプロフェッショナルです。大量のデータを集め、整理し、パターンやトレンドを分析し、ビジネス上の課題や問題に対する解決策を見つける役割を果たします。 近年、人々の生活のデジタル化が進んだことで、知らず知らずのうちに人々の行動がデータとして蓄積されています。例えば、インターネットで使用した「検索ワード」や、ECサイトにおける購入履歴、SNSにおける投稿など、人々が行動した過程や結果で生成されるさまざまな記録は、すべてその人の特徴を表すデータの一部になります。 また生成されるのは個人のデータだけでなく、事業者のデータも数多く存在します。例えば農業や水産業などの一次産業、その先の二次産業、三次産業においても、気象状況や収穫量、工場での生産量、実際の市場での流通量など、企業活動を通じてさまざまなデータが生成さ
ChatGPTプラグインの「Notable」を使って、データ分析コンペに挑戦してみたところ、想像以上の結果を出してくれたので共有します。 今回は人間は簡単な指示を出すだけで、ほとんど全てをChatGPTに任せる方針で行なっています。 こちらの記事のように上位6.5％に入りました！という華やかな結果にはなりませんでしたが、予想以上の結果にはなったのでぜひ最後まで読んでみてください！！ データサイエンティストがChatGPTを活用するための記事をまとめているので、こちらもぜひ参考にしてみてください。 ChatGPTプラグインとは ChatGPTプラグインは、ChatGPTをサードパーティのアプリケーションと連携させるツールです。 これは、GoogleスプレッドシートのアドオンやGoogle Chromeの拡張機能と同様に、公式だけでなく第三者の開発者が作成した機能をChatGPTに追加すること
9名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2020年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 2020年も数多くのデータ解析コンペが開催され、興味深い論文が多く発表されました。 昨年公開した「Kaggle上位ランカーの5人に聞いた、2019年面白かったコンペ12選と論文7選」は現時点で20,000人を超える方にご覧いただき、Kaggleを始めとするデータ解析コンペへの関心が非常に高まっていると感じました。 そして本年も9名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2020年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 (1)回答いただいたKaggler9名のご紹介 まずは今回のアンケートに回答いただいたのは以下9名のKagglerの方です。 aryyyyyさま(@aryyyyy221) カレーちゃんさま(@cu
小室圭さんの論文がニューヨーク州弁護士会のコンペで1位に 結婚の日に表彰へ（ABEMA TIMES） - Yahoo!ニュース
秋篠宮眞子さまと26日に結婚する予定の小室圭さんの書いた論文が、ニューヨーク州弁護士会のコンペで優勝したことが分かった。前回の論文は2位を受賞していた。 【映像】小室さんが書いた論文 ニューヨーク州弁護士会によると、学生を対象としたビジネス法律コンペに応募された2020年の小室圭さんの論文が1位を受賞したという。 論文は「ウェブサイトの接続におけるコンプライアンスの問題と起業家への影響」と題され、優勝者には2000ドル=およそ23万円が与えられる。 小室さんはこのコンペでは2019年の論文で2位を受賞していた。26日に開かれる弁護士会の会議で受賞者はリモートで表彰されますが、この日は小室さんの結婚の日に当たる。（ANNニュース）
一番嫌い『ユニクロ』批判噴出、裁判へ ▼記事によると… ・ウイグル問題がきっかけで、不買運動が起こっている『ユニクロ』。ここに来て新たな問題が発覚。それは「ユニクロ」の店舗で導入されている無人会計システム。 これは商品タグを1つずつ読み取ることなく、レジの〝くぼみ〟に商品をまとめて置くだけで、情報が読み取れる画期的なシステムだ。しかし、このシステムは「ユニクロ」が開発したわけではなく、レジコンペに参加した『株式会社アスタリスク』が開発・提案したもの。 「ユニクロ」側は「アスタリスク」のコンペを不採用にした上で、システムのみを秘密裏に採用し、実用化させているというわけである。通常ではあり得ない事態に「アスタリスク」は猛抗議し、システムの特許の有効性とシステムの利用中止を主張。 対して「ユニクロ」は「これまでの技術と同じで発明は簡単だ」と主張し、「アスタリスク」に喧嘩を売る形で裁判がスタートし
とある自治体で開催されていたご当地萌えキャラのコンペで落選したが、後日そのキャラが無断で採用されていることが分かり口止め料まで出された話
怒羅衛門ひよこメンバー @doraephoneomote アパートの大家兼経営コンサル（経営学修士。マーケティング専攻）兼舞台写真家です。舞台写真撮らせてくれる劇団さん募集中！条件緩々ですよ〜。六四天安門事件 怒羅衛門ひよこメンバー @doraephoneomote そういえば、「何度か書いてるけど一度も注目されなかった話、今書けば多少バズるかな？ 7年くらい前、群馬のとある自治体（珍しく沼田市の話ではない）で萌えキャラ作るんでコンペ開いたのだけど、群馬でイラストレーターやってる友人が応募したのね。 その際に色々とデザイン案とか見せて貰ってて。 怒羅衛門ひよこメンバー @doraephoneomote でも残念ながら落選して、残念だったねと。 その後のある日、用事があって県庁行って、帰り際に各市町村のPRブースみたいな所に寄ったら、コンペに負けた（というか大賞が出なかった）はずのそのキャラ
2019年も様々なデータサイエンス関連のコンペが実施され、論文が発表されました。その中でも面白かったものはどれか、5人のkagglerの方に直接お伺いしました。 2019年はTellusxSIGNATEで実施された衛星データコンペの解説(第1回・第2回)が、データサイエンティストの方に読んでいただいた宙畑のヒット記事としてランクイン。 では、データサイエンティストの方は他にどのようなコンペや論文に興味を持たれていたのか……と気になった宙畑編集部。 今回、以下5名のKagglerの方に協力いただき、2019年の振り返りとして面白かったコンペと論文、そしてその理由を教えていただきました。 あきやま様(@ak_iyama) jsato様(@synapse_r) Hiroki Yamamoto様(@tereka114) smly様(@smly) ※順不同 ※1名、非公表 Kaggleについては「世
データ分析コンペで役に立つ特徴量管理方法と学習・推論パイプライン【コネヒトマルシェLT書き起こし】 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは！MLエンジニアの野澤（@takapy0210）です！ 気づけば2019年の営業日も残り20日強ですね。年始に立てた個人的な目標が1/5しか達成できていないことに先日気付いたので、残りの期間で1つくらいは達成できると良いですね、という他人行儀な振る舞いをしたくなっている今日この頃です。 さて今回は、11月5日に開催した(コネヒトマルシェ)でLTした内容の全文書き起こしです。参考資料とあわせてご紹介できればと思います。 全文書き起こしは初の試みなので「ふ〜ん。なるほど〜」ぐらいのお気持ちで見ていただければと思います。 発表資料はこちらです。 Kaggleとは Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー（Kaggler）」とも呼びます。 「The Home of Data Science & Machine L
連載目次 こんにちは、初心者Kagglerの一色です。また、この連載の記事を開いてくれてありがとうございます！ 前回は「Kaggle初心者のためのコンペガイド ― Titanicの先へ：僕たちのKaggle挑戦記」という記事を公開して、ブックマーク数は少なかったものの、そこそこのページ参照数が得られました。ドキドキしながらの記事公開でしたが少し安心しました。これを受けて、自分もそうだったのですが、「取りあえずTitanicコンペでSubmission（提出）まではやったけど、次のコンペティション（本稿ではコンペと表記）になかなか取り組めない」という人が少なくないということなのかなと思いました。 壁「Titanicの次」を突き破る！ オススメの方法 筆者はどうやって「Titanicの次」という壁を突き破れたのか。そのきっかけになったのが、前回の記事で「Kaggleを始めるのに役に立ったこと」
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。テクノロジーグループ サイエンス統括本部で画像認識領域の技術開発や応用を担当している土井です。 ヤフーは、特許庁が初めて開催した「AI×商標 イメージサーチコンペティション」において、第1位を獲得しました。（プレスリリース） 本記事では、社内の画像検索に関わる有志で参加した、「AIx商標イメージサーチコンペティション」（特許庁主催、Nishika株式会社開催／以降、本コンペまたはコンペとする）の概要と弊チームの優勝解法について紹介します。 目次 コンペの概要 コンペの結果 基本的なアプローチ（類似画像検索について） ソリューション概要 データセットの正解ラベルの修正 画像をグループ化し同一グループの画像を正解画像とする
7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 2022年8月31日以降、Tellus OSでのデータの閲覧方法など使い方が一部変更になっております。新しいTellus OSの基本操作は以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/tellus_os/start_tellus_os.html 2021年も数多くのデータ解析コンペが開催され、興味深い論文が多く発表されました。 毎年Kaggle等のデータサイエンスコンペティションに取り組んでおられる人達にアンケートを実施し、その年の記事をまとめてきました。 そして本年も7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹
機械学習初心者がデータ分析コンペサイトProbSpaceで総合ランク１位に到達するまでの道のり - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
機械学習について全くの専門外で初心者だった私がコンペサイトProbspaceのRe:不動産取引価格予測コンペで３位入賞、YouTube動画視聴回数予測コンペで９位入賞するなど、累計で金２銀１銅１を獲得することができ、総合ランクで１位に到達することができました。 これまでたどってきた道のりを振り返って、良かった点、悪かった点を見直して、今後の進め方を考えていきたいと思います。 悪戦苦闘、一進一退しながら勧めてきた内容を、思いつくまま記載しているので、お見苦しい箇所もありますが、これから機械学習を始める皆さんや、始めたばかりの皆さんの何らかのキッカケになれれば光栄です。 では、振り返ってまいりたいと思います。 【目次】 1.G検定との出会い（2019年2月〜3月） 2.Pythonの勉強を始める（2019年4月） 3.kaggleのデータセットを使って機械学習に挑戦する（2019年4月〜5月）
4月27日から6月30日に開催されたデータサイエンスコンペティション「AIエッジコンテスト（外部サイト）」で、JR西日本の若手社員二人が優勝を勝ち取った。JR西日本は、2017年から本格的にデータサイエンスの取り組みを開始。2020年には「データソリューション室」を設立し、データ分析やAIを用いた業務変革を進めている。 なぜ、JR西日本は優勝できたのか？優勝を勝ち取ったJR西日本データソリューション室の松田篤史さん、兒玉庸平さんのお二人に話を聞いた。 元新幹線の運転士、駅機械設備のエンジニアだった二人兒玉さんと松田さんは、ともに事業部の出身だ。 兒玉さんが新卒で最初に配属された先は、総合車両所という車両検査を行う部署。その後、山陽・北陸新幹線の運転士を務めた後、指令所と呼ばれる、新幹線の運行管理を行う部署に異動した。
3月2日に開催された、分析コンペ 勉強会で、「Colaboratoryで分析コンペをする時のテクニック集」として発表をしました。 speakerdeck.com この記事では、その内容を書きたいと思います。 Colaboratoryテクニック9つ 1. テーマの設定（darkモード等）、エディタの設定（インデント幅等） 2. ColaboratoryかKaggleNotebookか判別 3. Notebook名を取得 4.Google Driveのファイルへのアクセスを許可 5.学習する際は、MyDriveはなるべく使わない 6.a Kaggle Apiを使用する 6.b データのKaggleDatasetsへのアップロード 7 Mydriveからのweightのロードが遅い場合 8 Githubのrepositoryをclone public repositoryをcloneする場合 p
参加したコンペについて 参加したのはこちらのSwagコンペです。 GDPや両親の学位など対象とする学生の周辺データからその学生の卒業、退学、その他の3つに分類するという課題です。 Swagは賞金がありませんが、Kaggleがホストするコンペで、この時は世界から2800人程度が参加しました。開催期間は1か月です。 私の順位は 107位 / 2684位 でした。 過学習を防ぐような工夫もしたので最後にグッと順位が上がりました。 SKF + LightGBM + BayesSearchCV 今回使ったモデルの構築方法はとてもコンパクトでお気に入りです。 コードは次の通りです。前処理が終わりモデルをつくる段階を想定してください。 from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold from sklearn.metrics impo
講談社は7月7日、クソゲー専門のコンペを開催すると発表した。グランプリに相当する「至高のクソゲー賞」の賞金は100万円。2022年3月末まで募集し、5月末に結果を発表する。 「週刊少年マガジン」で連載中のまんが「シャングリラ・フロンティア～クソゲーハンター、 神ゲーに挑まんとす～」（略称シャンフロ）の主人公・陽務楽郎（ひづとめ らくろう）がこよなく愛すクソゲーをテーマにしたコンペ。ゲームの種類は不問で、PCゲームやスマホゲームの他、アナログゲームも可だ。シャンフロ公式素材を使った企画も募集する。 クソゲーは「クソのようにつまらないゲーム」のことで、漫画家のみうらじゅんさんが1980年代に使ったのが始まり。近年では解釈も広がり、コンペの特別審査員を務めるお笑いコンビ「マジカルラブリー」の野田クリスタルさんは「クソゲーと聞くとよくないもののイメージがありますが、 クソゲーというのはあくまでジャ
はじめに UKIです。 Kaggleで開催されたJPX Tokyo Stock Exchange Predictionのサブミッションが終了しました。本コンペの結果が出るのは3ヶ月後ですが、記憶が鮮明なうちにコンペを終えた感想をまとめておきたいと思います。 コンペ仕様 ざっくり要約すると、 日本株2000銘柄の中から、 毎日200銘柄ロング、200銘柄ショートし、 3カ月間の日次損益のシャープを競う 運ゲーになりがちなファイナンスコンペですが、以下の点で問題設定に工夫が凝らされていると感じました。 買い入れ銘柄数を大きくすることで異常値の影響を軽減する 例えば買い入れ銘柄が少ない場合、運よくSTOP高銘柄を引き当てたプレイヤーは大きなアドバンテージを得ることになります。買い入れ銘柄を大きくすることで異常値の影響を軽減し、予測性能の実力を可能なかぎり測れるよう配慮されています。 評価指標がシ
ABEJAでデータサイエンティストをしている小林です。 今回は、もしかしたらいつか業務や機械学習コンペに役立つかもしれない情報、LightGBMで弱教師あり学習を行う方法についてお話します。 コードはこちらで公開しております。 目次 はじめに 弱教師あり学習の例（マルチインスタンス学習） LightGBMで弱教師あり学習がしたい！ PU分類 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 Partial Label Learning 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 マルチインスタンス学習 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 おわりに はじめに 機械学習を行うためには、一般的に、大量の入力データと、それら一つ一つに対応した正確なラベルが必要です。 例えば、犬と猫の画像分類を行う場合には、それぞれの画像一つ一つに犬か猫のラベルがついていてほしいですね。 一方で場合に
Kaggleで開催されていたRiiid! Answer Correctness Predictionに参加しました．結果を簡単にまとめると以下の通りです． 順位：139位（3406チーム中） メダル：銀メダル（上位5%以内） 解法：LightGBMとSAKTのアンサンブル チーム：1人で参加 自身初となるデータ解析コンペでしたが，なんとか銀メダルを獲得することができました．今回はその振り返りを時系列で書いていきたいと思います． 先に感想を述べると，Kaggleは本や論文ではなかなか得られない学びに溢れている上に，世界中の人々と順位を競い合うゲームのような感じでとにかく楽しいので最高すぎました． この記事がこれからKaggleを始める方々の参考になれば嬉しいです． 目次 Kaggleとの出会い コンペ参戦準備 コンペに登録 初Submit 特徴量エンジニアリング モデルの構築 アンサンブル学
Discovery DataScience Meet up (DsDS) #1 での発表資料
kaggle LLMコンペ 上位解法まとめ
はじめに 科学分野の5択問題を解くLLMの精度を競うKaggle - LLM Science Exam というkaggleコンペが2023/10/11まで開催されていました。 コンペ終了後に公開された上位チームの解法からたくさん学びがあったので、備忘録も兼ねてまとめていきたいと思います。 コンペ概要 問題文（prompt）とA~Eの選択肢（option）が与えられ、それを解くモデルの精度を競うコンペでした。 テストデータはSTEM分野のWikipedia記事からGPT3.5に作成させたことがDataタブで明言されていました。 上位チーム解法まとめ 1. Approach 全てのチームが、問題の生成元となった記事をwikiテキストデータセットから検索（Retrieval）し、関連するテキスト（context）もモデルに入力するRAGと呼ばれるアプローチを採用していました。 RAGを行わないと
特許庁は11月22日、AIを活用した画像検索技術を募るコンペティションを26日に始めると発表した。最も優秀な成績を収めたAIは表彰の上、特許庁の特許審査システムに搭載する。特許庁がAIに関するコンペティションを開催するのは初という。 参加者は、大量の画像の中から、お題となる商標画像と類似する画像を見つけ出すAI（予測モデル）を開発し、その精度を競う。学習に使うデータは特許庁が提供。参加資格は無く、個人でも団体でも参加できる。 特許庁は現在、商標審査にAIを活用した画像検索ツールを試験導入している。検索精度は一定の評価を得ているが、部分的に類似している画像の検索には改良の余地があるという。コンペティションの実施で、画像検索ツールの精度向上に加え、優れた技術やアイデアを持つ人材の発掘、イノベーションの促進なども期待する。 関連記事 経産省、GitHubで民間から意見募集 AI巡る契約書などの見
JR西日本がAIやデータ分析活用に向けて「実力把握のためのコンペ」を開催して社内外から参加者を募ったところ、「趣味でデータサイエンスに取り組んでいた」という同社社員2名が3位、8位に入り、外部の企業・人材よりも高スコアだったというできごとがあったそうだ（Ledge）。 この2名は1人は自動改札機のメンテナンス部署に所属しており、もう1人は新幹線の運転士だったという。この2人はコンペの結果を受けてAIやデータサイエンス関連の部署に異動し、社内でそのスキルを活用しているという。
正解データがなくても分析コンペは作れる話 - NTT Communications Engineers' Blog
みなさんこんにちは デジタル改革推進部の浅野です。 NTT Comでは社内の分析課題をコンペにしてみんなで解くイベントがあるのですが、今回は正解データが十分用意できなくてもコンペを開催することに成功したので、その妙技をご紹介したいと思います。 (過去の開催はこちらにも投稿しております) 分析コンペとは 分析コンペとは予め用意された課題に対して参加者が予測を行いその精度を競う催しです。コンペサイトではKaggleやAtmacupなどが有名です。 コンペでは参加者に学習用のデータが配られます。学習用データの中には正解データが含まれており、それを頼りに参加者は予測を作ります。さらに参加者に秘密の評価用データも裏にあり、最終的な順位はそちらで決めます。 つまりコンペを開くには、正解データを十分に用意しておく必要があります。 今回のコンペのテーマ 8月に新しいコンペのテーマ案として「社内にかかってく
BERTopic は、Transformersを用いて文書のトピックモデリングを行うためのPythonライブラリです。本記事では、自分がKaggleコンペの初手EDAによく使うコードをまとめました。 入出力のイメージ 入力： 文章のリスト （例：["I am sure some bashers of Pens fans ...", "My brother is in the market for a high-performance video card that supports VESA local bus with 1-2MB RAM. Does anyone hav...", ...]） 出力： 各文書の関係性を表した2次元座標図 ソースコード 以下にもあります Github Google colab import pandas as pd from umap import UMA
アンドパッドのデータ基盤チームに所属している成松です。 先日までkaggleで開催されていたH&M Personalized Fashion Recommendationsにて、私が参加したチームが2,952チーム中22位で銀メダルを獲得しました！ そこで、本記事ではH&Mコンペの簡単な概要説明と私個人のSolution（Private 36位相当）について紹介します。 コンペ概要 本コンペは、指定されたテスト期間中に購入されそうなH&Mのファッションアイテム12個をユーザごとに予測し精度を競うという内容でした。データとしては、ユーザや商品の属性（ユーザ年齢、商品カテゴリなど）を記したメタデータ（customers.csv, articles.csv）とトランザクションデータ（transactions_train.csv）、そして商品の画像データが与えられました。また、本コペではMAP@1
はじめに 先週からマケデコというMarket APIのDeveloper Communityの運営をスタートしており、その中で我々が問題設計を担当した以下のKaggleコンペにおいて どのような問題設計と実際にどうやって解いてみたのか？ という質問を頂きました。 この記事では、そのあたりについてKaggleで金融コンペを開催するための(僕が知っている)すべてを記載してみようと思います。 もし、このような話に興味があればマケデコDiscordのリンクを以下に記載しておきますので、ぜひご参加ください！ キックオフイベントも開催しますので、よろしければこちらにご登録ください！ なお、本記事はコンペ主催のJPX総研様からも許可をいただき、記載させていただいております。JPX総研様が提供する株価/財務情報を取得できるJQuants APIもご興味あれば、現在は無料ですので、ぜひお試しください。 Ka
LLM関係のコンペがかなり多かったですね。 ベースラインノートブック 最近はほとんどのコンペがHuggingfaceのTrainerを使って学習が行われます（テーブルデータにおけるscikit-learnのような立ち位置です）。ChrisのNotebookは非常にシンプルにまとまっているのでぜひ参考にしてください。 分類（＋RAG） 回帰、分類 固有表現抽出 NLP・精度上昇で検討すること データを増やす LLMによるデータ生成 + ラベリング（CommonLit2 1st, DAIGT 1st, LLM Sci Exam 5th, PIIDD 1st） LLMによるデータ生成は必ずしも効果があるとは限らない データ生成方法も現状はベストプラクティスはない Mistral, Mixtral系列でデータ生成がよさそうな感じはする なお、LLMがラベル付けできないタスクでは厳しい印象です TT
「すずめの戸締まり」ベルリン映画祭コンペ部門に選出、日本アニメで「千と千尋」以来２１年ぶり 過去の受賞は？三国際映画祭？千と千尋の神隠しとは？ - #楽活！収入増やして人生を楽しく！
広島のホテルで撮影！聖地巡礼の一か所 ２月１６日に開幕する第７３回ベルリン国際映画祭で、最高賞「金熊賞」を競うコンペティション部門のラインアップが２３日発表され、日本から新海誠監督のアニメーション映画「すずめの戸締まり」が選ばれた。日本のアニメ映画が同部門に選出されるのは、２００２年の「千と千尋の神隠し」（宮崎駿監督）以来、２１年ぶり。 日本各地の廃虚で、災いをもたらす扉を閉めていく少女の旅を描く物語。日本では昨年１１月に公開され、１月２２日までに興行収入が１２８億円に達している。 －読売新聞より－ ①ベルリン映画祭とは １：３大映画祭はヴェネツィアとカンヌ。国際映画祭での受賞は ２：すずめの戸締りとは ②金熊賞をとった「千と千尋の神隠し」 １：概要 ２：感想 まとめ・感想 収入増やして楽しむ～#旅活～ ①ベルリン映画祭とは 主な部門はコンペティション部門、フォーラム部門、パノラマ部門、レ
kaggleやSIGNATEのようなデータ分析コンペでは時に大容量データを扱うことがあるので、ラップトップPCではメモリが足りなくなることがあります。そういう場合はつよつよPCを購入するかGCPやAWSのようなクラウド環境を利用するのですが、後者はプログラミング初心者には難しい面があります。Google CloudのAI Platform Notebooksを使うと簡単にコンペの分析環境を作れるため紹介したいと思います。 AI Platform Notebookのインスタンスを作成する Google Cloud Platformで新しいプロジェクトを作成する。(typoでpropjectになってしまいました) ナビゲーションメニュー > 人工知能 > AI Platform > ノートブック を選択する。 APIを有効にしていない場合は有効にする。 新しいインスタンスから好きな環境を選ぶ。
NFLのPlayer Contact Detectionで金メダル獲得＆コンペ振り返り - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 日本時間3/2までKaggleで開催されていたコンペティションである「1st and Future - Player Contact Detection」がとても面白かったのでその共有をします。 なお、私が所属したチームは9位で金メダルを獲得しました。ソリューションは次に記載されておりますので、ご確認ください。 www.kaggle.com どのようなコンペだったのか。 NFLに関するコンペはここ数年連続で開催されています。 1年目：プレイヤーのヘルメットの座標を衝突したか否かを検出する。 2年目：プレイヤーのヘルメットごとにプレイヤーをアサインする
Kaggle Tweetコンペ振り返り - コンペ概要・BERTによるQ&Aアプローチについて - memo
はじめに 本記事では2020年3月~6月にかけて開催され、約2200チームが参加したKaggleのコンペ Tweet Sentiment Extraction（通称Tweetコンペ）について、振り返りを兼ねてまとめたいと思います。 はじめに コンペ概要 データ データ数について Sentimentについて 元データについて 評価指標 BERTによるQ&Aアプローチ Question Answeringについて 本コンペにおけるアプローチ QAアプローチの課題 最後に コンペ概要 Tweetと正解ラベルの例 まず初めに本コンペのポイントをいくつか挙げます Sentimentラベルの与えられたTweetから、そのSentimentに該当する箇所を抜き出す課題。 アノテーションの問題で正解ラベルにノイズが多く含まれており、noisy labelへの対処もポイントとなった。 BERTやRoBERT
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小室圭さん、論文コンペで優勝 学生対象、ＮＹ州弁護士会：時事ドットコム
コンペ後の会食で半数が感染「私の体験と反省を反面教師に」 | NHKニュース
データサイエンスはじめて1か月以内で参加したコンペで銀メダル(上位3%)とるまで！ - Qiita
アパホテルを「ヘイト企業」などと非難していた仁藤夢乃さん、日本財団コンペ資料により競合他社との連携が発覚
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データサイエンティストを目指す人におすすめの資格・コンペ｜難易度や試験内容も解説
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Kaggleランカーの9人に聞いた、2020年面白かったコンペ9選と論文9選 | 宙畑
ユニクロ敗訴のセルフレジ、コンペ参加企業のパクリだった… 不採用にし、システムのみを秘密裏に実用化
Kaggle上位ランカーの5人に聞いた、2019年面白かったコンペ12選と論文7選 | 宙畑
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社内でAI人材を発掘するJR西日本、物体認識コンペ優勝の裏側 | Ledge.ai
Colaboratoryで分析コンペをする時のテクニック集 - カレーちゃんブログ
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