データ分析コンテストの 勝者解答から学ぶ

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2012-2014 フランケンシュタイン  アンサンブル 2014-2016? NN 時代・  ⼤大規模MMデータ 2016- Kernel コンペ・  強化学習？ 2017- 出典：http://blog.kaggle.com/2016/04/08/homesite-quote-conversion-winners-write-up-1st-place-kazanova-faron-clobber/ w ϞσϧɺϞσϧͱΞϯα ϯϒϧʹ࢖͏Ϟσϧ਺ʹࡍݶ͕ͳ͘ ͳΓɺGSBOLFOTUFJOFOTFNCMFͳͲ ͱᎏ᎐͞ΕΔ͜ͱ΋ɻ

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ツール開発過熱 2012-2014 フランケンシュタイン  アンサンブル 2014-2016? NN 時代・  ⼤大規模MMデータ 2016- Kernel コンペ・  強化学習？ 2017-

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萌芽・  ツール開発過熱 2012-2014 フランケンシュタイン  アンサンブル 2014-2016? NN 時代・  ⼤大規模MMデータ 2016- Kernel コンペ・  強化学習？ 2017-

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0 0 1 y = 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 ランダムに予測のベクトルを作成する Public Private 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 ϥϯμϜͳ༧ଌ͔Β1VCMJD4DPSFͷྑ͍݁ՌΛબ୒͢Δ

#PPTUJOH"UUBDL<#MVN)BSEU`> 正解 1 0 0 1 0 0 0 1
y = 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 㱺 majority  voting 1 0 0 1 0 1 1 1 Public LB  Score sH(ˆ y) = 0.0 Algorithm (Boosting Attack): Public LB スコアの良いベクトル sH (yi) < 0.5 だけを選ぶ Public Private ϥϯμϜͳ༧ଌ͔Β1VCMJD4DPSFͷྑ͍݁ՌΛબ୒͢Δ

#PPTUJOH"UUBDL<#MVN)BSEU`> 正解 1 0 0 1 0 0 0 1
y = 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 㱺 majority  voting 1 0 0 1 0 1 1 1 Public LB  Score sH(ˆ y) = 0.0 Private LB Score が  良くなる保証は  何もない !! Algorithm (Boosting Attack): Public Private Public LB スコアの良いベクトル sH (yi) < 0.5 だけを選ぶ ϥϯμϜͳ༧ଌ͔Β1VCMJD4DPSFͷྑ͍݁ՌΛબ୒͢Δ

#PPTUJOH"UUBDL<#MVN)BSEU`> ࠷ऴతͳॱҐΛܾఆ͢Δ1SJWBUF-#είΞ͸վળ͠ͳ͍ɻςετࣄྫ਺͕ଟ͚ Ε͹ɺ1VCMJDͷΤϥʔ཰ͷ෼ࢄ͸খ͘͞ͳΔͷͰဃ཭΋খ͘͞ͳΔɻ エラー率（低いほど良い）予測結果の提出回数最終順位の評価対象であるPrivate LB は改善しないテスト事例例数が少ない 
場合は特に注意する

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https:// arxiv.org/abs/1710.09412 [Miech+ '17] "Learnable pooling with Context Gating for video classiﬁcation", https://arxiv.org/abs/1706.06905 [Tian+ '16] "Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”, In Proc. of ECCV ‘16 https://arxiv.org/abs/1609.03605 [Qi+ '17] "PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classiﬁcation and Segmentation”, In Proc. of the CVPR ‘17 https://arxiv.org/abs/1612.00593 [Ma+ '17] "Multi-View Deep Learning for Consistent Semantic Mapping with RGB-D Cameras”, In Proc. of the IROS ‘17 https://arxiv.org/abs/1703.08866

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データ分析コンテストの 勝者解答から学ぶ

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データ分析コンテストの 勝者解答から学ぶ

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