2018に参加しました。体力ないので午後から。JP参加は2回目...と思っていたが2015も行ってたので3回目。実践・競馬データサイエンスhttps://alphaimpact.jp/downloads/pyconjp2018.pdf最終的には馬券を当てることが目的だが1頭ごとのパフォーマンスを予測することにフォーカス。走破タイムは馬場の状態の影響が大きいのでレース内標準化、賞金外の馬は全て負けに扱いに。tableとしてまとめ、特徴量は量で殴る方針。該当カテゴリが少ない場合はスムージング、季節特徴量は円周率で表現。Stoppingで過学習を防ぐ。ShibataPaginationにはPageNumberPaginationやLimitOffsetPaginationなどの相対指定のものとCursorPaginationなどの絶対指定のものがある。相対位置だと数を数えるためにb-treeの要素をスキャンする範囲が増えるためSQLを2回にわけるとパフォーマンスがあがることも。LimitingはCDNやLBのレイヤーでやる方法の他にアプレケーションのレイヤーでIPアドレス、ユーザーごと、特定のエンドポイントごとに制限をかける方法がある。idとるために結局db叩いているらしい。backend次第とのこと。extractionしたものをPCAにかけFaissに。Pythonistaの選球眼メジャーリーグのデータを分析した話。ジャンカルロ・スタントンはスライダーが苦手というのを証明した。アプリケーションはDjango+Nuxt.js。Notebookで改善していった。話の重点が基盤構築で得られた知見の説明の比重が少なかったのが少し残念。平日開催でないからなのか会場が狭いからなのかわからないが立ち見が多かった。今年のPyConは基調講演2つ+45分セッションx4という構成で最大6個。去年は基調講演1つに30分x7で最大8個。Pythonの強みは多様な分野に使われるという点にあると思っており、個人的には一つの話は短くてよいのでもっと色んな話が聞きたかった。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。