Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
自然言語処理によるプログラミングコンテストのコード自動採点
Search
Keisuke OGAKI
July 19, 2016
Technology
0
160
自然言語処理によるプログラミングコンテストのコード自動採点
社内ハッカソンで実施した内容です
Keisuke OGAKI
July 19, 2016
Tweet
Share
More Decks by Keisuke OGAKI
See All by Keisuke OGAKI
アクセント学: "エムスリー"のアクセントは-3型なのか平板型なのかの謎に迫る
hiking
0
32
Slackの絵文字サジェストを機械学習でリバースエンジニアリング
hiking
0
2.5k
gokart Feature Proposal: ConditionalSignificantParameter
hiking
0
140
Gokart Feature Discussion: What's read_environ()
hiking
0
120
画像から撮影場所を当てる話 ~ 理論的背景 & どこが〇〇区らしいか ~
hiking
0
240
KDD2021読み会
hiking
0
110
SIGIR2021読み会
hiking
0
200
臨床AIイントロダクション
hiking
0
5k
アンケートと組み合わせて 説明可能なログ分析を行う
hiking
3
2.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Cloud WAN MCP Serverから考える新しいネットワーク運用 / 20251228 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
0
140
AI時代のアジャイルチームを目指して ー スクラムというコンフォートゾーンからの脱却 ー / Toward Agile Teams in the Age of AI
takaking22
11
6.2k
技術選定、下から見るか?横から見るか?
masakiokuda
0
190
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
4
17k
Oracle Cloud Infrastructure:2025年12月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
260
SES向け、生成AI時代におけるエンジニアリングとセキュリティ
longbowxxx
0
320
I tried making a solo advent calendar!
zzzzico
0
150
製造業から学んだ「本質を守り現場に合わせるアジャイル実践」
kamitokusari
0
570
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
kintone開発のプラットフォームエンジニアの紹介
cybozuinsideout
PRO
0
500
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
4
21k
小さく、早く、可能性を多産する。生成AIプロジェクト / prAIrie-dog
visional_engineering_and_design
0
420
Featured
See All Featured
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.6k
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
0
330
Navigating Team Friction
lara
191
16k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
32
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.4k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
0
150
B2B Lead Gen: Tactics, Traps & Triumph
marketingsoph
0
40
Fireside Chat
paigeccino
41
3.8k
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
37
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.4k
Transcript
俺のコードのど こが悪い? あるいは二次元美少女がプログラミングを教えてくれる未来を夢見て
プログラミングの問題です (Atcoder Beginner Contest 041 問題A)
サンプルデータと か言わずに、コード を直接採点してほ しくね?
コードに点数、つけ てみました
出力結果: AC 50点がボーダーなので、ACです
出力結果: WA 点数極端すぎワロタ
出力結果: AC 点数極端すぎワロタ
出力結果: WA 点数極端すぎワロタ
真面目な話します 機械学習したい人向けのちょっといい話
しくみ LSTMっていう、不定長の入力を受けられるニューラルネットワークを 使います LST M LST M AC / WA
#include <iostream> ….....
精度は?? • 学習に使ってない データで73.7%当 てられる • 2時間で学習できる小さめ のネットワークにしてるの でまだまだいけるはず •
ACとWA半々 学習に使ってないデータ 学習にも使ったデータ
実は一番大事だったことは! コンパイラを使うとデータを増やすことができる!!!! 1. AC: 200個, WA:54個 … なにがディープやねん.. 1. AtCoderといえども、全言語合わせても数百人しか参加者が
いない
実は一番大事だったことは! コンパイラを使うとデータを増やすことができる!!!! 1. AC: 200個, WA:54個 … なにがディープやねん.. そのまま学習すると。。。。?
実は一番大事だったことは! コンパイラを使うとデータを増やすことができる!!!! 1. AC: 200個, WA:54個 … なにがディープやねん.. そのまま学習すると。。。。? テストだけぐんぐん上がっていく。
実は一番大事だったことは! コンパイラを使うとデータを増やすことができる!!!! 1. AC: 200個, WA:54個 … なにがディープやねん.. 2. ただしプログラムには、変数名などの冗長性がある
3. 文字をスワップして(aを全部zにしちゃう、みたいな)、コンパイルエ ラーが出なければ、それは、プログラムの挙動には関係のない変 更だと言える! 4. AC, WAそれぞれ数十倍することができる
実は一番大事だったことは! コンパイラを使うとデータを増やすことができる!!!! -> 僕の大好きなぱいちょん氏… python C++, コンパイラ情報なし C++, コンパイラ情報あり テストデータ100%達成し
ちゃうのでもう何も学んでく れない テストだけぐんぐん上がっ ていく