Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
脱! Deepでポン🎶ハイパラチューニング芸人を卒業するために
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Hidehisa Arai
March 02, 2021
Technology
4.9k
7
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
脱! Deepでポン🎶ハイパラチューニング芸人を卒業するために
2021/3/2に開催されたsansan DSOC分析コンペ反省会の資料です
Hidehisa Arai
March 02, 2021
More Decks by Hidehisa Arai
See All by Hidehisa Arai
世界モデルにおける分布外データ対応の方法論
koukyo1994
7
2.3k
生成AIの二大潮流と自動運転
koukyo1994
22
25k
ICML2021論文読み会資料
koukyo1994
2
1.7k
【2019-06-19】アルゴリズム勉強会 - 最小全域木
koukyo1994
0
320
Kaggle昔?話
koukyo1994
2
2.6k
コンペ中のコード、どうしてる?
koukyo1994
3
2.4k
変数間の関係を捉えたいあなたへ
koukyo1994
3
1.9k
鳥蛙コンペ反省会資料
koukyo1994
3
1.5k
6th place solution to Cornell Birdcall Identification Challenge
koukyo1994
0
200
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI活用の現在地、 ちゃんと見えてますか?/XPfest-2026
visional_engineering_and_design
0
180
Webとヘルスデータ
yukukotani
1
370
例外の正しい扱い方 そのエラー try-catchして大丈夫?
jinwatanabe
3
450
2026-09-10 【Snowflake World Tour Tokyo 2026】dbt Core と Snowflake で実現する多層的なデータガバナンス / Multi-Layered Data Governance Powered by dbt Core and Snowflake
civitaspo
0
310
SQL文一行も書けない人事がCortexもろもろを使って人事業務を楽にしてみる
ponponmikankan
1
210
AI 駆動 Terraform 開発/SRE_BizReach_MIXI_2
visional_engineering_and_design
3
2k
GoにおけるFFIのこれまでとこれから
goccy
5
2.3k
アリアドネの糸と、20年ごとの建て替え ── 長尾真『電子図書館』を、伊勢で読み直す / Rereading Makoto Nagao’s "Electronic Library" in Ise
ykiyota
0
150
2026_devsumi_ozono.pdf
o3
2
330
家のリアーキテクト・リファクタリング
suguruooki
0
100
【視聴者参加型!】AWSセキュリティアンチパターンクイズ
syoshie
1
490
深夜のクラウド懺悔室 1:29:300 or 1:0:0
kazzpapa3
1
230
Featured
See All Featured
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
330
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
440
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
Speed Design
sergeychernyshev
33
2.1k
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
3
4.4k
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
350
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
3
520
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.8k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.8k
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
2.1k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.9k
Transcript
%FFQͰϙϯ🎶 ϋΠύϥνϡʔχϯάܳਓΛଔۀ͢ΔͨΊʹ TBOTBO %40$ੳίϯϖษڧձ )JEFIJTB"SBJ !LBHHMF@BSBJTBO 1
ࣗݾհ • ݄͔Β৽ଔ • ͔ͭͯTBOTBOͰΠϯλʔϯ Λ͍ͯͨ͜͠ͱ͕͋Δ • େֶӃͷઐ߈ߤۭӉ ֶ͕ͩɺදݱֶशͷݚڀΛ͠ ͍ͯͨ
• ੳίϯϖ,BHHMFҰے 2
͡Ίʹ ͜ͷൃදͷఆ͍ͯ͠Δର • ެ։ϊʔτϒοΫΛ৭ʑ࿔ͬͨΓ͍ͯ͠ Δ͚ΕͲɺͦͷޙͲ͏͢Ε͍͍͔͔ Βͳ͍,BHHMFS • ,BHHMFͷղ๏ͳͲΛͨ·ʹಡΜͰΈΔ͚ Ͳɺ͍·͍͔ͪͬͨؾʹͳΕͳ͍ํ •
,BHHMF࣮ͬͯࡍϋΠύϥνϡʔχϯάͱ Ξϯαϯϒϧήʔ͡Όͳ͍ͷʁͬͯࢥͬ ͍ͯΔํ 3 「モデルの変更」、「Data Augmentationを ⾊々試す」、「学習パラメータをいじる」など 誰もが思いつくことの範囲を超えるためには? Kaggleの解法は「何をやったのか」が書いて あっても「なぜやったのか」が書かれていない こともある、どうすればそこを掴めるようにな る? TwitterのKaggler達はKaggleがハイパラチュー ニングゲーとかアンサンブルゲーと⾔われるこ とを嫌うけど、実際何が違うの?c
ཧղ ੳίϯϖ͕ͬͱ໘ന͘ͳΔεςοϓ 4 ՝ͷ͍͠ͱ͜ΖΛཧղ͢Δ ࠷ۙͷ,BHHMFͰɺͨͩ$//ʹ৯Θͤͯ ऴΘΓʂͱ͍͏՝·ͣग़ͳ͍ ղ ஔ ՝Λখ͞ͳ՝ʹղ͢Δɻ খ͞ͳ՝Λطͷʹஔ͖͑Δ
「可能な書記素は約10,000あり、そのうち約1,000がトレーニ ングセットに含まれています。テストセットには、トレイン には存在しないが新しい書記素コンポーネントがないいくつ かの書記素が含まれています」 ςετηοτʹະͷσʔλ͕͋Δ ίϯϙʔωϯτͷΈ߹ΘͤࣗମΘ͔͍ͬͯΔʁ ςετηοτʹະͷσʔλ͕͋Δ 0VUPG%JTUSJCVUJPO%FUFDUJPO ίϯϙʔωϯτͷΈ߹ΘͤࣗମΘ͔͍ͬͯΔʁ ;FSP4IPU-FBSOJOH
εςοϓᶃ ՝Λཧղ͢Δ 5 ʮը૾Λྨ͢ΔʯɺʮԻͷϥϕϦϯάʯͳͲ୯७ͳλεΫͦΕҎ֎ʹผͷ͕͋͠͞Δ͜ͱ͕ଟ͍ Կ͕͍͔͠ɺͱ͍͏ͷʮ%BUB%FTDSJQUJPOʯʮ&WBMVBUJPOʯɺ%JTDVTTJPOʹώϯτ͕͋Δ͜ͱ͋Δ • 5SBJOͱ5FTUͷͷҧ͍ • σʔλͷϊΠζྔͷࠩ
• Ϋϥεͷൺͷࠩ • 5FTUʹ5SBJOʹͳ͔ͬͨϥϕϧ͕͋Δ $PSOFMM#JSEDBMM*EFOUJGJDBUJPO 3BJOGPSFTU$POOFDUJPO4QFDJFT"VEJP%FUFDUJPO • λʔήοτͱͳΔ໐͖͕શͯΞϊςʔγϣ ϯ͞Ε͍ͯΔΘ͚Ͱͳ͍ • $7ͱ-#͕૬ؔ͠ͳ͍ https://qiita.com/inoichan/items/140cf018d31151d2701a
εςοϓᶄ ՝Λղ͢Δ 6 ݟ͔ͭͬͨ՝͕ͦΕͧΕͲͷΑ͏ͳؔʹ͋Δ͔Λߟ͑ɺରࡦՄೳͳ՝͕ग़ͯ͘Δ·Ͱղ͢Δ 「ターゲットとなる鳴き声が全てアノ テーションされているわけではない」 「ラベルのついていないターゲットの 鳴き声がデータには含まれている」 「CVとLBが相関しない」
「ラベルがついていない部分が あるためCVの計算が不正確」 対策可能な課題 対策が難しい? ͱ͖ʹؒΛຒΊ ͯΔඞཁ͋Δ ରࡦΛࢥ͍͚ͭʮରࡦՄೳͳ՝ʯ
εςοϓᶅ ՝Λஔ͖͑Δ 7 ՝Λطͷྨࣅͷ՝ʹஔ͖͑Δ 「ラベルのついていないターゲットの 鳴き声がデータには含まれている」 ͳͥஔ͖͑Λ͢Δͷ͔ʁ ମܥԽ͞ΕͨࣝΛ͑Δ
• ͕ࣗΉΑ͏ͳ՝େମಉ͜͡ͱʹΜ ͩਓ͕͍ͯɺղ๏͕Ͳ͔͜ʹ͋Δ • ֶମܥͷݴ༿ʹஔ͖͑Δͱݕࡧੑ͕ྑ͘ ͳΔ • ͱ͖ʹͷղͷղ૾্͕͕Δ ίϯϖͷ՝ΛநԽ͢Δ͜ͱͰࠓޙͷίϯϖͰ ͦͷܦݧΛ׆͔ͤΔ ʮطͷྨࣅͷ՝ʯͷϓʔϧ,BHHMFΛͬͯ ͍ͳ͍࣌Ͱେ͖͘Ͱ͖Δ • ,BHHMFΛ͍ͬͯͳͯ͘,BHHMFͰڧ͘ͳΕ Δ .JTTJOH-BCFMT 「ラベルの誤りがある」 -BCFM/PJTF 「TrainとTestで分布が異なる」 %PNBJO4IJGU
·ͱΊ 8 「モデルの変更」、「Data Augmentationを ⾊々試す」、「学習パラメータをいじる」など 誰もが思いつくことの範囲を超えるためには? ཧղɾղɾஔͷεςοϓΛ܁Γฦ͠ɺग़ ͖ͯͨ՝Λݸผʹ௵͍ͯ͘͠͏ͪʹଞͷਓ͕ ͍ͬͯͳ͍ղ๏ʹͳΔ Kaggleの解法は「何をやったのか」が書いて
あっても「なぜやったのか」が書かれていない こともある、どうすればそこを掴めるようにな る? Ͳ͏͍͏՝͕͋ͬͨͷ͔ ཧղͷεςοϓ ɺ ʹͯ͠ߟ͑Δͱ্Ґͷղ๏ʹೲಘײ͕ಘ ΒΕΔ TwitterのKaggler達はKaggleがハイパラチュー ニングゲーとかアンサンブルゲーと⾔われるこ とを嫌うけど、実際何が違うの? ϋΠύϥνϡʔχϯάΞϯαϯϒϧવେ ࣄ͕ͩɺݸʑͷ՝ʹଈͨ͠ରࡦ͕ॏཁɺͦ͜ ্͕ҐͱͦΕҎ֎ͷࠩʹͳ͍ͬͯΔ