The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
OverviewThis blog post is structured in the following way. First, I will explain what makes a GPU fast. I will discuss CPUs vs GPUs, Tensor Cores, memory bandwidth, and the memory hierarchy of GPUs and how these relate to deep learning performance. These explanations might help you get a more intuitive sense of what to look for in a GPU. I discuss the unique features of the new NVIDIA RTX 40 Amper
一から始める機械学習（Kaggleで学ぶ機械学習） - Qiita
このページの対象読者、目的 対象読者 ・機械学習の概要がわかっている方 ・もしくは一から始める機械学習(機械学習概要)を読んだ方が対象です 目的 ・Kaggleについて理解する ・機械学習について実際の流れを理解する ・Kaggleのチュートリアルを用いて実践を行う ・scikit-learnを用いて実践を行う アジェンダ Kaggleとは なぜKaggle？ Kaggleチュートリアル（Titanic: Machine Learning from Disaster） データの中でどれを使う？ データ前処理 使用データ 使用する学習手法 学習実行と交差検証 最適化 機械学習の流れ 企業のコンテストを一部紹介 このページはプレゼンテーションを再編集したものです。 オリジナルであるプレゼンテーションをみたい方はこちらをどうぞ https://www.edocr.com/v/vlzyelxe/t
理系が企業で働くってどういうこと？——『バイオ技術者・研究者になるには』著者・堀川晃菜さんインタビュー | Lab-On|研究の未来をデザインするメディア
株式会社POLは、2022年7月31日をもちまして「LabBase X」「LabBase奨学金検索」「Lab-On」のサービス提供を終了させていただくこととなりました。 サービス開始より、長きにわたり多くのお客様にご利用いただきまして誠にありがとうございました。サービス終了に伴い、皆様には多大なご迷惑をおかけ致しますことを深くお詫び申し上げます。今後とも弊社サービスをご愛顧くださいますようお願い致します。 ■提供終了サービス ・LabBase X ・LabBase奨学金検索 ・Lab-On ■サービス提供終了日 2022年7月31日 ■お問い合わせ先 株式会社POL 電話番号：03-5962-9962
Kaggleに初めて投稿してみた | Tech Blog | CRESCO Tech Blog
初めまして。データアナリティクスチームのハガーです。 データ分析のコンペティションサイトであるKaggleに初めて投稿してみましたので、その感想などを書きたいと思います。
kaggleにpythonを使ってみる(2) 〜sklearn - 忘れないようにメモっとく
機械学習ライブラリのsklearn(scikit-learn) 前回の続き 予測モデルをつくるときに、機械学習のライブラリを使ってみようということで、sklearnを試してみる。 というかpandasに機械学習入ってると思ってた。。 まずはインストール。 $ pip install scikit-learn 機械学習はいろんなモジュールに分割されているので、必要なものを以下のように、importする。 # 決定木 from sklearn import tree # 線形モデル from sklearn import linear_model # ニューラルネットワーク from sklearn import neural_network # サポートベクターマシン from sklearn import svm 今回は、ロジスティック回帰を使う。 import pandas as pd
The Beginner's Guide to Kaggle
Kaggle, a popular platform for data science competitions, can be intimidating for beginners to get into. After all, some of the listed competitions have had over $1,000,000 prize pools and hundreds of competitors. Top teams boast decades of combined experience, tackling ambitious problems such as improving airport security or analyzing satellite data. [images style=”0″ image=”https%3A%2F%2Feliteda
カテゴリー変数に embedding layer を用いたNeural Net - puyokwの日記
kaggle のRossmann の3 位のNeokami Inc(entron)さんの用いた手法が面白かったので、その概要の紹介などをしていきたいと思います。 まず手法の名前は、"Entity Embeddings of Categorical Variables" で、 [1604.06737] Entity Embeddings of Categorical Variables 論文にもなっています。コードはGithub にありますので、興味のある方はご覧ください。 github.com (これはPython3 を用いて書かれています。) embedding layer を用いた他のコンペでの有力なsolution。 kaggle のtaxi コンペ: Taxi Trajectory Winners’ Interview: 1st place, Team ? | No Free Hu
ITエンジニアのための機械学習理論入門読了者が Kaggle やってみた - Qiita
Kaggle とは Wikipedia Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。 雑に言うと、TopCoderのデータサイエンティスト版 経緯 今どきのエンジニアの嗜みとして ITエンジニアのための機械学習理論入門 は一通り読んだが、データ解析系のお仕事を仕事をしているわけではないため仕事で機械学習を使う機会はない。 実際に手を動かさないと機械学習は習得できないが、手を動かすにもデータセットの用意等で準備がかかり大変そうだし、実際なにを教材(MNIST?)として勉強するのが適当なのかわからない。 今どきのエンジニアとして、オンライン学習やコミュニティをきちんと活用できるようになり、あわせてそれらの知見を得ておきたい。 チュートリアルとしてやってみた Dataqu
GitHub - nejumi/kaggle_memo
まずは、素うどんのXGBoostにかけて、plot_importance, feature_importances_を確認する。しかる後に、各特徴量をF-SCOREの高い順にExploratory Data Analysis (EDA)を行い、データに対する感覚を掴む。特徴量の数が少ないのであれば、初めからEDA。 情報を含まないcolumnsを除く。[Kaggle Kernel: R, Python] 標準偏差が0の説明変数 (constant cols) を除く。 重複した説明変数 (duplicated cols) を1つだけ残して他を除く。 相関係数が1である説明変数の組 (perfectly correlated cols) を探し、1つだけ残して他を除く。 各列について、値が0である説明変数の数を数えて、合計値を追加の説明変数として加える (count 0 per row)。逆
『データサイエンティストとマシンラーニングエンジニアはKaggleやれ』というのは何故なのか - Qiita
この記事は将来的に自身のブログにも載せる予定（許可なき転載とかではない） 概略 データサイエンティスト、マシンラーニングエンジニアがどのように勉強を進めるべきか、始めるべきかという問いに対して、『Kaggleやれ』というのはよく聞く答えだ。 なるべく早い段階でKaggleのコンテストに参加するべきだというのは僕も個人的に賛成だ。 実際に、なぜ、Kaggleに参加すると勉強になるのかという点を実際にまとめていく。 Kaggleとは？ Kaggleとはデータサイエンスのコンペティションサイトだ。賞金のかかっていたりいなかったりするコンペが集められており、規約に同意すれば個人でも団体でも自由に参加することができる。 さて、数は少ないが日本独自のデータサイエンスコンペティションサイトもないことはない。DeepAnalyticsなどはその例だし、コンテストサイトでなくてもデータサイエンス、マシンラー
Data Science Bowl 2017 | Kaggle
Can you improve lung cancer detection?
データサイエンティストを目指して勉強するなら、Kaggleからはじめよう - Qiita
さいしょに 「AI」、「ビッグデータ」、「データサイエンティスト」、これらのキーワードに関する仕事がしたいと思っている人はどの程度いるでしょうか？その中に、どのように勉強すれば良いかわからない、勉強はしたけど挫折した、実践できるまでには至らなかった人はどの程度いるでしょうか？ 本記事では、データサイエンスを勉強している中で、気付いたことをまとめています。あくまで、個人的に感じたことをまとめたものであり、勉強方法を決めつけるものではありません。 ※機械学習の実装方法等、技術的な内容ではございません。 Kaggleとは？ 公式より Kaggleとは、 「企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。 」 以上、Wikipediaより 要するに、企業等が分析してほしい課題を投稿し、世界
Kaggle Ensembling Guide | MLWave
Model ensembling is a very powerful technique to increase accuracy on a variety of ML tasks. In this article I will share my ensembling approaches for Kaggle Competitions. For the first part we look at creating ensembles from submission files. The second part will look at creating ensembles through stacked generalization/blending. I answer why ensembling reduces the generalization error. Finally I
Kaggle – 神々に近づくために | threecourse's memo
PyDataTokyoに触発されたので、Kaggleで上位を取るための戦略、そして神々に近づくための学習戦略を考えてみました。 kaggle master （自慢）ではありますが、kaggle歴は浅いので、いろんな突っ込みどころがあると思います。 1. 初参加 ～ top25% まずはtitanicのtutorialを始めてみる 終わったら、ちゃんとポイントのもらえる本番コンペに参加する お遊びコンペだとなかなか気合いが入らないので（人によります） いろんなコンペがあるが、とりあえず興味があるのに参加してみる 無理そうならあきらめる beat the benchmark(btb)というのがForumに出てくるので、まずはbeat the beat the benchmarkを目指す。これができればtop25%とか行けるのではなかろうか。 ツールの使い方を覚える良い機会 btbは特徴量をそん
いかにしてkaggleを解くか | threecourse's memo
Walmart2015については、CrowdFlowerのSolutionを参考にしながら、いろいろと考えながらやってました。 結局xgboostとneural netのstackingくらいしかできませんでしたが。。(38th/1047) その中で、kaggleの問題に対して”解”を出すのにあたって、どういうポイントがあり、どのように進めていくべきかの”構造”を考えてみました。 kaggle masterだけど機械学習は素人なので、突っ込みどころはいっぱいあると思います。ご指摘やこんな資料があるなど、教えていただければ助かります。 1 – 特徴量作成・管理 何だかんだいっても特徴量作成は重要で、重要な特徴量を逃すと勝ち目はないでしょう。 逆に適切な特徴量が作れれば、xgboostだけで勝てることもあるようです。(cf. Rossmann) 特徴量はN * M（N:ID, M:要素数）の数
fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた
fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた fast.ai が提供する MOOC, “Practical Deep Learning for Coders Part1” を受けた。 Practical Deep Learning For Coders — 18 hours of lessons for free 特徴# プログラマのための実践ディープラーニング入門# この講座は、プログラマのためにある。素晴らしい理念の序文を引用したい。 The purpose of this course is to make deep learning accessible to those individuals who may or may not possess a strong background in machine le
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Introduction to Ensembling/Stacking in Python
Horses For Courses | Kaggle
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem | Abhishek Thakur | No Free Hunch
Linear Regression from scratch (Gradient Descent)