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体力トレーニング
mocobt.hatenablog.com
はじめに Bengali.AI Handwritten Grapheme ClassificationというKaggleの画像コンペに参加しました. ベンガル語の書記素(grapheme)が1つ描かれた画像から,その書記素がどのようなクラスに属するかを分類する問題設定で,簡単に言えば少し難しいmnistです. 順位が察し*1だったので解法については差し控えますが,円滑にモデルを生成するためにPipelineを組みました. 「せっかくだから次回以降のコンペでも使えるように抽象的に書こう!!」というモチベーションのもと生まれたスパゲッティ🍝は以下の通りです. github.com この記事では,自戒を込めて,Kaggle用途にPipelineを作成して得られた知見をまとめます. また使用FrameworkがPyTorchなので,一部PyTorchにしか当てはまらないことがあります. あくまで
はじめに 以前,APTOS 2019 Blindness Detectionに参加し,何とか銀メダルを獲得しました. 今回はHoxoMaxwellさん主催のAPTOS反省会に参加した際のメモ書き + 皆様のスライドを紹介します. なお,弊チームの振り返りに関しては以下の通りです. mocobt.hatenablog.com icebee.hatenablog.com 発表資料はこんな感じで,夜中3時まで野郎2人で作ったせいか大分可愛らしくなってます. ぜひご確認ください. speakerdeck.com 以下,発表順で紹介します. 79th Solution by @Takarasawa_さん & @tomoyukunさん speakerdeck.com 0を判別するモデル, 1以下, 2以下, 3以下を判別する3モデルを合わせた4モデルが1番強かった EfficientNetには最適解像
はじめに Kaggle上位解法の共有等を目的としたKaggle Tokyo Meetupというイベントが2019/07/13にDeNAの渋谷ヒカリエオフィスにて開催されました*1. connpass.com このイベントは非常に人気が高く,参加するためには ①Kaggleで一定の成果を残す もしくは ②抽選に受かる といういずれかの鬼門を突破する必要があり,僕は当然のように落選しました. 途方に暮れていたところ,hakubishin(@jy_msc)さんからKaggle Tokyo 裏 Meetup*2というKaggleの小規模なLT会に来ませんか?というお誘いを受けました. 開催日はなんと2019/07/13. 偶然にもKaggle Tokyo Meetupと同じ日時です. 場所は渋谷の外れの貸し会議室で,何も関係はありませんがヒカリエは再開発工事のせいでちょうど見えませんでした.ぐぬぬ
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