Tokyoに参加してきました。私は開催の約1ヶ月前に転職したばかりでしたが、業務扱いで参加できることになりました(本当に感謝です!)。今回はその参加レポートになります。Tokyoとは?kaggleとは企業や研究者がデータを投稿し、世界中のデータサイエンティストがその最適モデルや分析手法を提案しプラットフォームサービスです。daysはkaggle社が公式に開催するイベントで、コンペティションに関するセッショントークやワークショップが行われ、トップレベルのデータサイエンティストのノウハウや知見の獲得、参加者同士の交流を図ることができるイベントになっています。2018年のワルシャワから始まり、パリ、サンフランシスコ、ドバイ、中国を経て、今回東京での初開催となりました。kaggledays.com1日目1日目はセッションとワークショップが開催されました。参加したワークショップとセッションについて簡単な感想をレポートしたいと思います。Analysis:スーパーでユーザーが購入したトランザクションデータをもとに、ユーザーが次のアイテムの再購買について予測する)を例に、表形式(tabular)データを分析する上で、エッセンスとなる技術についての発表でした。コンペティションでは、実際にユーザー毎に、どのような時系列でアイテムを買ったか、つぶさに購買履歴を追って分析を行ったそうです(例えば、ある商品が別の商品の代替品であるかどうかなどを判別した)。実際のユーザーの気持ちを想像して、データがどのように生成されたかを知ることが、分析する上で大事だと話されていました。どのような視座を持ってデータを分析を行えば上手くいくか、大変参考になるセッションでした。Recognition」について、コンペティションを実際にホストした方からのプレゼンでした。日本からのコンペティションが開催されるのは3回目になるそうです。古文書の文献は沢山存在するが、古文書に書いているくずし字を読める人は非常に少ないので、ほとんどの文献は読まれないことが多いそうです。そこで画像認識の技術を使って、くずし字を自動で認識させることで、より多くの文献の翻刻を進めることが、今後の研究において重要となるとのことでした。コンペティションを開催した理由として、研究で使用しているモデルの精度を超える様なモデルが欲しかったことや、チーティングを防止するために行った施策などが話されました。コンペティションを開催する側の話は普段聞く機会はなかなかないので、貴重なセッションでした。beginners)画像データやテキストデータではニューラルネットワークを使った予測モデリングが必須となっています。このセッションではニューラルネットでコンペティションを望む上で参考になるTipsが多く紹介されました。印象に残ったのは、ニューラルネットの学習では前処理やハイパーパラメータなどセットアップのディテールが大事なので、他人結果を再現できなくても過度に悲観しないとの話でした。私自身、業務で自然言語処理を扱う上で深層学習はまだまだ勉強中の身なので、どのように深層学習を実践すれば良いか、とても参考になるセッションでした。Strategyデータの欠損値の補完について、統計学の知見からどのような処理を行えば良いのかについてのプレゼンでした。プレゼンでは理論的な背景と、コンペティションデータを使用した実験を通して、精度がどのように変化するか細かく紹介されていました。competition)が開催されることがあります。そのような環境下では、いかにリソースをうまく使い切るかなどが重要になってきます。fast)が大事であるといった話や、テキストデータを扱う際にはバッチ毎のテキストを揃えて学習時間を短くするTipsなどが話されました。いった実践的な技術を学べることが、コンペティションの魅力の一部だと感じます。実務でも潤沢なリソースが使えるとは限らないので、とても参考になるセッションでした。Platform(GCP)にはデータセットを専用のストレージに配置するだけで、自動で予測モデルを作成する機能(AutoML)があり、その入門ワークショップでした。AutoMLではコーディングを一切行う必要がないため、最低限の機械学習の知識があれば、だれでも簡単にGUIを使って、予測モデルを作成することができます。最近のフィードバックを受けて、モデルがどのように予測を行うか、変数の重要度など解釈可能性についての機能が強化されたと説明がありました。AutoMLの様な製品は今後も増えていくことが予想されます。AutoMLを使用したモデルを用意して、それをベンチマークにして精度を改善していくなど、うまく使えばアイデア次第で非常に便利なサービスだと感じました。cloud.google.com二日目:コンペティション2日目は、当日に分析するデータが発表され、8時間のうちにモデルの精度を競いあうオンサイトのコンペティションが開催されました。私は他の参加者とチームを組み、コンペティションに参加しました。成績は、なかなか順位を上げることができず...とても悔しい思いをしました。今回初めてチームでコンペティションに参加しましたが、全くの初対面ながらも、お互い協力しながらデータ分析を行うのはとてもエキサイティングな経験になりました。開催中に提供された豪華なランチビュッフェ...!CINCには「書籍購入制度」など、業務に必要な学びをサポートする制度があり、今回は「セミナー補助」を利用しました。「未来への投資」として快く参加を承諾してもうことができました。今後もこうした制度をフル活用して、業務に役立つ学びの機会を増やしていきたいと思います。参加レポートTweet関連記事2019-09-20日本語極性判定AIを開発しました開発部のTです。基本的な使い方Core開発部Kです。S3に溜め込んでいるデータを集計して扱おうと...2018-12-04センチメント分析と1次元CNN開発部Sです。今回は自然言語処理の中でも、教師あり深層学習...2018-10-01RDBで経路列挙モデルを用いて木構造を扱うCore開発部のTです。»プロフィール株式会社CINCのエンジニアチームです。日々マーケティングツールの開発やR&Dを行っています。月別アーカイブ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。