tkm2261さんが素晴らしいレポートを書いていますが、まぁ自分の言葉で。Onodera商品のリーオーダーをする人としない人を予測するコンペ。productとNone両方出せる仕様。しきい値はxgboostで求めている。新規ユーザーはNoneになりやすい、Cola買っていない時にFridge-Pack-Colaを買っているユーザーがいた。かわいいハロウィン仕様のゆるふわスライドに対して硬派にガンガン進むのが印象的だった。あれだけ頭抜けて勝っていて最後抜かれるのは自分なら1週間へこむ気がする。Kaggleへのうちこみ具合がすごかった。Jack(rsakata)さん24の金融サービスの前月までの利用情報から新規利用をあてるコンペ。classificationとして扱い前月利用者は除去。1ヶ月毎に学習しアンサンブル。季節性のあるプロダクトはもっと前のデータを利用。他にも履歴を元に2-gram等追加の特徴量を作成している。ノートPCのみ、ほぼRとXGBoostのみというストイックさが素敵だった。自分の環境もメモリ8GBなので同じような手法でやってみたい。engineeringのやり方、XGBoostの概説やコツはかなり参考になった。mamas16kさん服の色分類のコンペ。単純な色だけでなく"natural"とかがある。手法はXGBoostとLightGBMのスタッキング。33の色空間を使って知覚均等性に対処、組み合わせの特徴量を追加、確率補正を行いメトリック最適化。色空間てそんなにあるのか。Learningの手法でも組み合わせると面白そう。ImageNetとか色空間変えてアンサンブルすると精度上がるんだろうか。Kaggle車のセグメンテーションをするコンペ。Convolutionをマージさせたネットワークで差し替え。擬似ラベルを使用してデータを増やしている。2日学習がかかるシングルモデルを組み合わせた5x@1536x1024と6x@1920x1280のアンサンブルが最終モデル。CRFも試してたのか。失敗例をきちんと分析していたり、問題に対して真摯に取り組んだゆえの結果という印象。Convolution化だけでは精度上がらなかったので、擬似ラベル等他のちょっとずつの改善の積み重ねもかなり効いている気がする。LT5分で打ち切りということもなく、LTという名の短めの普通の発表。実践的な内容が多くすぐにでも使える気がする(スキルが追いつけば)。Club、怖いってツイートみた気がするけど違うんだろうか。Solution全体を通してメーカー勤務や保険のアクチュアリーの人がいたり、普通のプログラミング言語系の勉強会と違い多種多様な人がいて面白かった。海外だと言語非依存のカンファレンスも結構あるようなので、こういう目的志向の勉強会がもっと増えるといいなぁと感じました。