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εςοϓᶄ ՝୊Λ෼ղ͢Δ 6 ݟ͔ͭͬͨ՝୊͕ͦΕͧΕͲͷΑ͏ͳؔ܎ʹ͋Δ͔Λߟ͑ɺରࡦՄೳͳ՝୊͕ग़ͯ͘Δ·Ͱ෼ղ͢Δ 「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？ ͱ͖ʹ͸ؒΛຒΊ ͯ΍Δඞཁ΋͋Δ ରࡦΛࢥ͍͚ͭ͹ʮରࡦՄೳͳ՝୊ʯ

εςοϓᶅ ՝୊Λஔ͖׵͑Δ 7 ՝୊Λط஌ͷྨࣅͷ՝୊ʹஔ͖׵͑Δ 「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」 ͳͥஔ͖׵͑Λ͢Δͷ͔ʁ ମܥԽ͞Εͨ஌ࣝΛ࢖͑Δ • ࣗ෼͕೰ΉΑ͏ͳ՝୊͸େମಉ͜͡ͱʹ೰Μ ͩਓ͕͍ͯɺղ๏͕Ͳ͔͜ʹ͋Δ • ֶ໰ମܥͷݴ༿ʹஔ͖׵͑Δͱݕࡧੑ͕ྑ͘ ͳΔ • ͱ͖ʹ͸໰୊ͷ෼ղͷղ૾౓্͕͕Δ ίϯϖͷ՝୊Λந৅Խ͢Δ͜ͱͰࠓޙͷίϯϖͰ ΋ͦͷܦݧΛ׆͔ͤΔ ʮط஌ͷྨࣅͷ՝୊ʯͷϓʔϧ͸,BHHMFΛ΍ͬͯ ͍ͳ͍࣌Ͱ΋େ͖͘Ͱ͖Δ • ,BHHMFΛ΍͍ͬͯͳͯ͘΋,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？ ཧղɾ෼ղɾஔ׵ͷεςοϓΛ܁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 ʹ஫໨ͯ͠ߟ͑Δͱ্Ґͷղ๏ʹ͸ೲಘײ͕ಘ 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？ ϋΠύϥνϡʔχϯά΋Ξϯαϯϒϧ΋౰વେ ࣄ͕ͩɺݸʑͷ՝୊ʹଈͨ͠ରࡦ͕ॏཁɺͦ͜ ্͕ҐͱͦΕҎ֎ͷࠩʹͳ͍ͬͯΔ