強化学習、SIGNATE、作ってわかる!アンサンブル学習アルゴリズム入門、コンペの選び方、今週のKaggleについて話しています。n月刊ラムダノート創刊パーティー@TD社。学習をしているけど、アルゴリズムが複雑になった分、レイヤーが増えたりしてGPUのメモリが足りなくなってトレーニング途中で失敗する状態で困っている。皮肉にも、論理学者型の人達の言うことは常に鵜呑みにはできません。これは、論理学者型の人達が嘘つきだというわけではなく、完全には確立されていない考えを共有する傾向があるためです。進捗報告が期限通りに届くことは期待できません。kaggleもくもく会やりました。Python部分とかが理解できていればいいのかも。あと、ライブラリの扱い方。Pythonの基本文法がわかれば、Kaggleに参加してしまうのもあり。Kaggleのチュートリアルのyoutubeでの説明を公開しているので、それを見てとりあえず参加してみましょう。達人データサイエンティストによる理論と実践」と「機械学習のエッセンス」をオススメしています。前回は、300冊完売できなかった。apiを使える状況にし、以下コードを実行。取り組み始めて9ヶ月と時間がかかったけれど、最初の金メダルを取れていなかったらもっと時間がかかったと思う。反対にテーブルデータのコンペのみ取り組んでいたらもう少し早くkaggleマスターになれていたと思う。先週AITuberの話ししたけど、NTTとドワンゴも取り組んでた。第一回から欠かさず聞いています。最近、自分も友人とポッドキャストをしたいなという気持ちが湧いています。ライブラリもpureなJuliaで書かれている場合が多い。MacBookAirから、デスクトップにsshして、kaggleの作業をやっています。今後こういうのが増えてきたら、Kaggleのスコアがベースアップしてきて、より厳しい戦いになっていくのか。それとも、onedayコンペみたいな、いかに早く精度良く作りあげるのができるかみたいな戦いになりそう。Kagglerが入って、既存事業でも新規事業でもできることの幅が広がった。コメントありがとうございます。パスワード再生しましょう!パスワードを忘れました。