主催者によりすでに資料も動画もきれいにまとまっているので簡単に感想でも。サンタコンペで二度全完した話サンタと子供をマッチングして幸福度を最大にする問題。双子制約により一見とくのが大変そうだが、制約を無視して一度最小費用流で解いた後に分岐限定法を適用することで最適解が求まる。build使ったとのこと。「猫でも取れる金メダル」「猫しか取れない金メダル」Rossmanコンペの解放をベースにRecruitコンペに挑んだ話。予約データは未来になるほど量が減衰するため、日毎、週毎にモデルを作成した。リーダーボードのPublicとPrivateの時系列範囲を元にvalid位置を決めるやり方は参考になった。Kaggle運営もPublicリーダーボードの桁表示数減らしたり色々しているようなので、PublicとPrivateのsplitが今後も時系列できれいにいくのかは不明ですが。得られた学び写真から写真を撮ったカメラを当てるコンペ。p>0.99以上のデータのみを使ってPseudo-Labelingを行った。逆に言えば、人間だと無理そうなのに0.99で当てられるということ。ニューラルネットベースなのでアレだが、何がきいているんだろう。efficientlyNumpyの歴史とbroadcastの話。デモありでarray内部のバイト数や配置を解説していた。Cのベンチマークが気になったので手元で比較してみたが、むしろ言うほどNumpyが速くならなかった。過去コンペにCatboostを適用した話。encodingが有効だった。encodingみたいなことをしており素でも精度が出た。調査しており毎度ためになる。parameterの比較表はとても有用なので今度気にしてみよう。segmentationのコンペ。R-CNNがSOTAとして知られているが、アンサンブルしづらいためU-NETベースの手法で挑んだ。stage制のつらみにあふれていた。今度ただのsegmentationのコンペでも試しにエッジのベクトル情報入れてみようと思った。solution)直近のコンペの優勝手法の解説。down-samplingすることで計算量を減らした。GBDTは無意味な特徴量に対してロバスト。他の発表でもそうだが、人間よりGBDTの方が賢いとの主張が身にしみる。ソリューションの解説もあり、知見の塊だった。健康第一なので残念ながら人間性は捧げられないが、やっぱゴールド欲しいなあ。#kaggle_tokyoTweet関連記事2019-07-09エンジニア採用面接でチェックするポイント普段採用面接をする際にチェックしているポイント。Solu...2018-06-26TalkingDataでSQLの可視化ツールを比較してみるKaggleのTalkingDataでSQL可視化ツールを比較した際のメモ。前...2018-05-04DL4USを受けた感想DL4USを受講し、無事卒業したのでその感想。2018に参加しました。NOMATAソフトウェア・エンジニア。スタートアップや上場企業で技術顧問をしています。Entries月別アーカイブはてなブログをはじめよう!hiromichinomataさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。