サマリー • 参加コンペ： – Nishika - ボケ判定AIを作ろう！ (ボケてコンペ ＃1) • 参加者： – 505人 • 順位： – 31位（銅） • 概要： – ボケての画像＋テキストから面白い or Notを判定 • アプローチ： – チュートリアルにある２つのアプローチをアンサンブル • MMBT（resnet + BERT) • LightGBM(Resnet特徴量、文字数、文字特徴量をアン サンブル • 所感： – パートナーが初参加で見守り＆アドバイスでした。 – 文字列を使ったアプローチを全く知らなかったので良い勉強でし た。 – Bertにも事前学習モデルが様々なものがあり、上位者はそれら をアンサンブルしていた。（我々は１モデル） – テキストの固有名詞なども取り出してみたが、あまり意味をなさ ず。 – Kaggle の犬猫コンペのような感じに近いと感じた。 • 曖昧な指標の場合多数のモデルをアンサンブルした方がよい