Re:ゼロから始めるML生活

どちらかといえばエミリア派です

実験管理について考える

この記事はMLOps Advent Calendar 2020 - Qiita7日目の記事です。 機械学習では、データサイエンティストは実に多くの実験を行い、膨大な数の実験からより良いモデルへと繋がる着想を得ていきます。 逆に言えば、機械学習に関する開発においては非常に多くの…

Prophetでお手軽時系列分析をやる

最近時系列分析を勉強し直してました。 www.nogawanogawa.com この過程で調べてると、何やらProphetなるライブラリがあるようで、今回はそれを使ってみたのでそのメモです。

Pythonで時系列分析をやりながら復習する

最近時系列系のデータについて扱う機会があって、その関係でちょっと勉強してました。 世の中に時系列分析の本はそこそこ出ている印象ですが、多くの場合でR言語での実装が紹介されており、Pythonでの実装が紹介されている文献はあまり多くない印象です。 と…

Optunaを使ってみる

結構前にmlflowを使ってOptunaのチューニングの過程を可視化することをやってみてました。 その時はmlflowの勉強の意図だったので、Optunaについてはあんまりわかってませんでした。 今回は、Optunaの使い方を中心に勉強してみたいと思います。

タスク固有に追加学習したBERTのEmbeddingをLightGBMに突っ込んで使用する

この前は学習済みのBERTをから取り出したEmbeddigを使ってLightGBMに突っ込んでみるところまでやってみました。 その時は特にタスク個別にBERTを学習させていなかったので、今回はタスク向けに転移学習させたBERTをモデルを使用して、そのEmbeddingをLightGB…

学習済みのBERTからEmbeddingを取得する

最近はちょいちょいBERTとかを使って遊んでたりします。 今回は、学習済みのBERTのモデルを使って、文書Embedgingを取得してみたいと思います。 参考にさせていただいたのはこちらの記事です。 yag-ays.github.io 毎度のことながら、やることは上の記事とほ…

LightGBMで含意関係認識をしてみる

この前はBERTを使って含意関係認識をやってみました。 前回は何も考えずにとにかくBERTに突っ込んで、とりあえずやってみたって感じでした。 今回は、もう少し泥臭い方法で含意関係認識をやってみたいと思います。 今回参考にさせていただいたのはこちら。 w…

BERTを用いて含意関係認識をやってみる

この前は、BERTを使って文章の空欄を埋めるタスクをやってみました。 今回はBERTの勉強がてら含意関係認識(Recognizing Textual Entailment, RTE)というタスクをやってみたいと思います。 今回非常に参考にさせていただいたのはこちらの記事です。 hironsan.…

GiNZAを使って係り受け解析をやってみる

結構前にGiNZAを使った固有表現抽出で遊んでました。 www.nogawanogawa.com GiNZAは固有表現抽出の他にも、自然言語処理の様々な機能を備えており、今回はその中の係り受け解析で遊んでみたいと思います。

BERTの学習済みモデルを使って穴埋め問題を解く

最近ではBERTやその派生が自然言語処理の多くのタスクでSOTAを更新していて、非常に話題になっています。 そんなBERTですが、日本語の学習済みモデルも非常に多く公開される様になっており、計算資源が乏しい私でも使用するだけなら不自由なく使えるようにな…

小さいMLOpsってこんなもんかと思ってやってみる

この間はMetaflowを使ってみました。 www.nogawanogawa.com ワークフロー管理+実験管理が可能なように、Metaflow + MLFlowを使ってコードを書いてみたいと思います。 多分、これだけでもMLOpsのごくごく一部は対応できていると思うので、今回はそのメモです。

テキスト生成をやってみる

自然言語処理のタスクの一つにテキスト生成があります。 質問文に対する応答を生成したり、長文を短く要約したり、和文英訳したりと、テキスト生成は自然言語処理の応用の様々なところで使用されます。 今回は、このテキスト生成についてやってみたのでその…

Metaflowを使ってみた

結構前に、ワークフローライブラリをいくつか使ってみてました。 www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com 今回は、たまたまmetaflowについて調べる機会があり、せっかくなので使ってみたのでそのメモです。

BERTScoreで文章の類似性を測定してみた

最近こんな記事を見かけました。 ai-scholar.tech 機械翻訳や機械要約のタスクでは、自然文を生成することになりますが、その際に生成された文がどれほど良いかについて評価する必要が出てきます。 ICLRで発表されたBERTScoreはこれを従来の評価指標より正し…