[海浜幕張テック #2] 実用化のための 機械学習の評価尺度の色々 - Google スライド
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GitHub - EpistasisLab/tpot: A Python Automated Machine Learning tool that optimizes machine learning pipelines using genetic programming.
Master status: Development status: Package information: To try the TPOT2 (alpha) please go here! TPOT stands for Tree-based Pipeline Optimization Tool. Consider TPOT your Data Science Assistant. TPOT is a Python Automated Machine Learning tool that optimizes machine learning pipelines using genetic programming. TPOT will automate the most tedious part of machine learning by intelligently exploring
MMD: Towards Building Large Scale Multimodal Domain-Aware Conversation Systems
MMD: Towards Building Large Scale Multimodal Domain-Aware Conversation Systems While multimodal conversation agents are gaining importance in several domains such as retail, travel etc., deep learning research in this area has been limited primarily due to the lack of availability of large-scale, open chatlogs. To overcome this bottleneck, in this paper we introduce the task of multimodal, domain-
Language GANs Falling Short
Generating high-quality text with sufficient diversity is essential for a wide range of Natural Language Generation (NLG) tasks. Maximum-Likelihood (MLE) models trained with teacher forcing have consistently been reported as weak baselines, where poor performance is attributed to exposure bias (Bengio et al., 2015; Ranzato et al., 2015); at inference time, the model is fed its own prediction inste
Sorry I didn’t get that! — How to understand what your users want
IntroductionChatbots, (a.k.a. Conversational Agents, a.k.a. Dialog Systems, a.k.a. Virtual Assistants) are the new apps, they are omnipresent and everyone wants its own. Nevertheless, regardless of the different approaches followed to build chatbots, one feature is common to all of them: its building process is time-consuming and it is far from being straightforward. Many applications and platform
ブートストラップ法で信頼区間を求めるときの注意点 - ほくそ笑む
1. はじめに ブートストラップ信頼区間について調べていたんですが、理論的な求め方は教科書などに載っているのですが、実践的な情報が少ないように思います。 今回、少し調査してみて、実際に適用する際に注意が必要だなと感じたことについて書いておきます。 2. ブートストラップ信頼区間 ブートストラップ法は、理論的に求めるのが難しい統計量を、経験分布からのシンプルなリサンプリングによって推定できるという手法です。 ブートストラップ法では、推定された統計量に対して、その信頼区間を求めることもできます。 このような信頼区間をブートストラップ信頼区間といいます。 ブートストラップ信頼区間を求める方法については色々議論があるようですが、主な手法は次の5つです。 正規分布近似法 ベーシック法 パーセンタイル法 BCa法(bias-corrected and accelerated percentile me
初めての画像分類コンペでめっちゃ頑張って上位まで行ったが、閾値を攻め過ぎて大爆死した - 俵言
9/11 - 10/26 (おおよそ1ヶ月半) にかけて、以下の 「熱帯低気圧（台風等）検出アルゴリズム作成」コンペ に参加しました。 signate.jp 得るものは本当に沢山(DNNの実装や学習の経験・ノウハウなど)あったのですが、結果として最終提出の順位は 5位(public) => 207位(private) に転落しました。 覚悟の上での行動ではありましたがやっぱり1月半の努力が全部無に帰ったのはとてもつらくて（しかも一人で全力で完走した初めての分析コンペだった）、少しでも自分がやったことを形として残そうと思ってめちゃくちゃ久しぶりにブログを書いています。 きちんと書こうとするといつまで経っても公開できない気がするので(過去何度も繰り返したケース)、大雑把な内容にはなりますがご容赦ください。 はじめに：参加動機 実装したモデル: 改変版 WideResNet データの分割(tra
GitHub - google-research/bert: TensorFlow code and pre-trained models for BERT
***** New March 11th, 2020: Smaller BERT Models ***** This is a release of 24 smaller BERT models (English only, uncased, trained with WordPiece masking) referenced in Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models. We have shown that the standard BERT recipe (including model architecture and training objective) is effective on a wide range of model sizes, beyond
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http://www.phontron.com/slides/neubig18blackbox.pdf
GitHub - neuron-team/vscode-ipe: Interactive programming experience for data scientists: Visual Studio Code extension
https://scikit-learn.org/stable/machine_learning_map.html
dl-imperial-maths/pytorch-tutorial at master · pukkapies/dl-imperial-maths · GitHub
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