Stacking/Blendingをheamy、Stacknetをpystacknetで高速に実装する - フリーランチ食べたい
この記事は 機械学習工学 / MLSE Advent Calendar 2018 - Qiita の15日目です。 Stacking/Blendingは実装が面倒 Kaggleなどでよく使われるアンサンブル手法にStacking/Blendingがありますが自分で実装すると結構面倒です またモデルの精度を測る際にK-Fold Validationを行うこともありますが、同じpredictを何度も発生してしまい、単純に行うと無駄な処理が多くなってしまいます。 今回紹介するライブラリheamyでは、それらの問題点が解決されており、 抽象化されたAPIで簡単にStacking/Blendingを実装でき 、かつ、 内部でpredictされた結果がキャッシュされており、高速に計算を行うことができます またheamyではWeighted Averageも簡単に実装できる仕組みがあります。 また、St
Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する Amazon SageMaker はお客様の機械学習のワークロードにおいて様々な選択肢を提供します。深層学習フレームワークの選択肢として2018年の AWS Summit Tokyo で発表された Chainer 対応はその一つです。Chainer は 株式会社Preferred Networks により開発された深層学習フレームワークで、計算時に動的にグラフを生成する define-by-run の考え方 (imperative な実行とも呼ばれます) を世界に先駆けて取り入れました。株式会社Preferred Networks はこの Chainer とは独立に、同じく define-by-run の思想に基づいたハイパーパラメータの最適化 (
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Random Language Model
GitHub - leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch: The project is an official implementation of our CVPR2019 paper "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation"
