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データコンペでCode Interpreter片手に戦ってみたけど惨敗でした
yukiCup2023Summerに参加しました「君はバイク乗りを救えるか」というタイトルの内輪のデータコンペにお誘いいただき参加しました。コンペの内容は、中古バイクの販売価格を予測するというテーブルコンペで、1日（8時間）という期間で競うコンペでした。コンペは、SIGNATEさんのコンペに参加したくらいで、まともなデータコンペは、ほとんど初めて（一応、サブミットはできて、PublicとPrivateの違いはわかる程度）の初心者でした。一方、参加者は、Kaggleグランドマスターが複数名、Kaggleマスターが複数名、エキスパート多数という異常なハイレベル（ていうか、グランドマスターってそんなポコポコいるものなの？？）これはチートせざるをえないということで、覚えたてのChatGPT Code Interpreterを武器に戦うことに。ある程度使えるので、これはいいところまでいけ
sh19910711 2024/06/07
"教えてもらったコードをLightGBMを使える環境（Kaggle Notebook)で実行して、エラーメッセージをCode Interpreterに教えるという、AIの奴隷 / あえて特徴量に入れない（シェイクを避ける）" 2023

*program

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contest
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Raspberry Pi（ラズパイ）のローカル環境でLLMを動かす
ラズパイでLLM 普通にローカル動きました。Raspberry Pi 5です。DockerでOllamaを動かしています。簡単にメモします。ラズパイのセットアップ以下でラズパイの基本的なセットアップをします。 Dockerをセットアップします。 Ollamaセットアップ続いてOllamaをセットアップします。ラズパイでDockerを使えば、以下コマンドを実行するだけでOllamaをインストールできます。 $ docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
sh19910711 2024/05/02
"普通にローカル動きました。Raspberry Pi 5です。DockerでOllamaを動かしています / ラズパイでもローカルでLLMがそのうち動くようになるだろうなーと思っていましたが、いつの間にかあっさり動くように"

*tech

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Unityでディープラーニング学習用の教師データを大量に生成する方法
AIは教師データの収集とアノテーションが大変こんにちは、AIやってますか！？（唐突な問いかけ） AIの中でも、ディープラーニングの画像認識といえば、大変なのは教師データを集めることとアノテーションですね。数千枚の画像に対して、例えばルールを変えてアノテーションのやり直しとか、セマンティックセグメンテーションのアノテーションとか地獄ですよね（想像です）。なんとかこの教師データの収集とアノテーションを自動化するのが人類の夢なのではないかと思います。ただ、これは卵が先か鶏が先かの話なのでとても難しいです。今回は、Unityを使って、この教師データ生成をなんとか自動化できないかというトライアルになります。既に先行事例に加えて、Unityさんが丁寧なチュートリアルを出していますので、今回はそれに沿って実践していく形になります。ブログにも記事を書いていますので、よろしければこちらも合わせて参
sh19910711 2024/04/18
"人類の夢: 教師データの収集とアノテーションを自動化する / Unityを使って、この教師データ生成をなんとか自動化できないか / com.unity.perception: Unityの教師データ生成のためのチュートリアル" 2021

*algorithm

機械学習

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