BQを使っているときに、かんたんな検定であればBQ内で完結したくなります。 これが実現できないものかと調べてみたところ、こちらの記事を拝見しました。 lab.mo-t.com ちょっとこれを実際に試してみたくなったので、実際にやってみたいと思います。

最近interleavingという手法について勉強してました。 勉強するにあたって、資料を探していたらこちらのチュートリアルを拝見しました。 disk.yandex.ru また、日本語だとこちらの記事が非常にわかりやすかったです。 qiita.com これらをベースに勉強してみ…

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…

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。

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…

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

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。 …

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

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。

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。

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。

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。

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。

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…

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。

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。

複数の時系列データがあるとき、これらを傾向に従ってクラスタリングしたくなることがあります。 そういった手法を、時系列クラスタリングと呼ぶらしいです。 ちょっと調べてみると、こちらの記事を見かけました。 時系列クラスタリングの研究サーベイ論文を…

時系列分析というと、SARIMAモデルや状態空間モデルなどがよく使われているかと思います。 私自身、これらのモデルについて一つの系列データについてモデルを適用したことはありますが、複数の系列データが影響するようなモデルについては扱ってきませんでし…

教師なし分類の代表的な手法として、k-meansがあります。 k-meansは分類自体は自動で出来るんですが、その際のクラス数はマニュアルで設定する必要があります。 そのため、どう分類されるかはここで指定するクラス数に強く依存するわけです。 この辺は人間の…

可愛かったのでアイキャッチ画像にしました ちょっと画像検索が必要になることがあり、良い機会なので復習しようということになりました。 過去にはこんなのをやってみたりしました。 www.nogawanogawa.com 今回は改めて、主にこちらの資料を参考に画像検索…

コンペのロゴはこんな感じでした 2/18までKaggleで行われていたRainforest Connection Species Audio Detection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。

先日、こちらのツイートを拝見しました。 https://t.co/LUuVrYQo7nMicrosoftが非常に高性能な学習済みResNet50のモデルを公開。複数の大規模なデータセットでマルチタスク学習を行なっている。GoogleのBig Transfer, OpenAIのClipを超える転移学習の性能をし…

普段あまり画像をデータを取り扱うことがないんですが、最近ちょっといじってたりします。 www.nogawanogawa.com そんなことをやってるところに、何やらEfficientNetなどという代物があるということを見かけました。 更に調べてみると結構すごいやつというこ…

普段画像データを使って機械学習をすることがあまりないんですが、色々あって最近ちょくちょく触っています。 そんなわけで、画像認識で使うニューラルネットワークの勉強をしていて、最近では画像認識のベースラインとして使用されることもあるResNetについ…

最近、昨年書かれたこちらの記事を見かけました。 www.takapy.work なんだか非常に良さそうな感じで実際に使ってみたので、今回は使ってみたときのメモです。

自然言語処理の世界から登場したTransformerですが、最近では自然言語処理以外のところでも使用されるようになっていると個人的に感じています。 そんなTransformerですが、細かいところをあんまり知らなかったのでチョットずつ勉強してました。 Transformer…