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

Replay推定量を勉強する

先日こんなことをやっていました。 www.nogawanogawa.com オフラインテストにはバイアスがつきもので、そのへんを考慮せずにオフライン評価しようとすると、ちょっと困ったことが発生することを確認した感じですね。 今回はそんなオフラインテストでバイアス…

ログのバイアスをシミュレーションしてみる

最近ちょっと痛い目見たので自分用に勉強してみます。 今回はログのバイアスの話です。

検索の評価に関するあれこれ

以前、こちらの書籍を読んでました。 情報検索 :検索エンジンの実装と評価森北出版Amazon この中で、検索の評価に関する話がありました。 検索の文脈でアルゴリズムを評価したくなるかもしれません。 このときの評価の方法がいまいちわかっておらず、いい機…

A/Bテストで使用される検定を試してみる

最近A/Bテストについて勉強してました。*1 この前、こちらの記事を拝見しました。 www.rco.recruit.co.jp この手の検定の話は結構苦手意識があり、良い機会だったので勉強してみたので今回はそのメモです。 *1:https://www.nogawanogawa.com/entry/ab_testing

A/Bテスト初心者のメモ

世間でA/Bテストについて調べると、結構あっさり書かれていたり、逆にとんでもなく突っ込んで書かれた記事に出会ったりします。 自分のような初心者には、帯に短し襷に長しという感じだったので、こちらの書籍を読んでA/Bテストについて勉強してみました。 …

【参加録】atmaCup #11 (画像編)

7/22まで行われていた「#11 [初心者歓迎! / 画像編] atmaCup」に参加してました。 それに取り組む中で勉強した事を備忘として記録していきたいと思います。 www.guruguru.science

【論文メモ:DINO】Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers

タイトルの論文を読んでみたので、内容に関する雑なメモです。

【論文メモ】SimClusters: Community-Based Representations for Heterogeneous Recommendations at Twitter

タイトルの論文を読んでみたので、内容に関する雑なメモです。

SHAPを使ってみた

先日こちらの記事を見かけました。 towardsdatascience.com 機械学習モデルの解釈についてあまり勉強したことがなく、いい機会だったので上記の記事を参考に勉強してみたので、今回はそのメモです。

【論文メモ】PinnerSage: Multi-Modal User Embedding Framework for Recommendations at Pinterest

タイトルの論文を読んでみたので、内容に関する雑なメモです。

【論文メモ】Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better

こちらの記事を拝見しました。 stmind.hatenablog.com こちらで紹介されている論文が、結構きれいまとめられているように見えたので、この論文を読んだメモを書いてみたいと思います。

xfeatを使ってみる

pfn-researchから公開されているxfeatという特徴量エンジニアリングのライブラリがあります。 【リリース】特徴量エンジニアリングのライブラリ xfeat を公開しました。データフレームから特徴量を作成するための各種エンコーダーを実装しています。cuDF を…

【論文メモ: Latent Cross】Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems

タイトルの論文を読んでみたので、内容に関する雑なメモです。

【論文メモ: Google Drive Recommendation】Improving Recommendation Quality in Google Drive

タイトルの論文を読んでみたので、内容に関する雑なメモです。