結構前にMLFlowをいろいろ触ってみていたんですが、最近全然触っていなかったので色々見てみました。 www.nogawanogawa.com 前に自分が触っていたときよりだいぶ使いやすくなってたので、今回は最近の自分の用途に合わせて改めてMLFlowを使ってみます。

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

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。

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…

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…

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。

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。

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…

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。

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…

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…

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…

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.…

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。

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…

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…

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…

最近GiNZAを使って固有表現抽出するという記事をよく見かける気がします。具体的には、この辺りの記事を見てました。 acro-engineer.hatenablog.com qiita.com www.ai-shift.jp ということで、なんだか面白そうで、自分でもやってみたのでそのメモです。

最近Sports Analyst Meetupの発表を聞かせて頂いて、毎回非常に面白いLTばかりで、自分でもやってみたくなりました。 とはいうものの、分析・機械学習ですらまともにやったことがなく、スポーツに関する分析に至っては何から手をつけていいのかわかりません…

前回までこんなことやってました。 www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com mlflowの使い方がだんだん分かってきたので、実験の結果をgcp上に保存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。 towardsdatascience.com それでは…

この前はmlflowの使い方を確認してました。 www.nogawanogawa.com 今回はもうちょっと進んで、mlflowに加えてoptunaを使ってハイパーパラメータのチューニングを管理してみたいと思います。

最近こちらの記事を拝見しました。 ymym3412.hatenablog.com 読んでて、mlflowってなんじゃい？？ってなったので、今回はmlflowの使い方を勉強してみたのでそのメモです。

gensimのword2vecを使ってembeddingを計算するときに再現性が取れなくて悩んでいたんですが、こちらのツイートを拝見しました。 NotebookでgensimのWord2Vecの学習を再現するには、重みの初期化に使われるハッシュ関数を自作して再現するものに変えれば良い…

この前はluigiを使ってみてました。 www.nogawanogawa.com この前参加したの勉強会で登壇者のみなさんがgokart激推しだったので、今回はエムスリーさんで開発されているgokartを使ってみたいと思います。 （エムスリーさん主催の勉強会で、登壇者の半分がエ…

先日MLOpsの勉強会に出てました。 www.nogawanogawa.com その場では、「ワークフローライブラリ使ってるとなんかイケてるんだなあ」くらいにしか思ってなかったんですが、機械学習の実験をしていて必要性を感じる場面があったので、試しに使ってみることにし…