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
技術力で世界と戦う機械学習コンペティション「Kaggle」の魅力 / Attractiven...
Search
Shotaro Ishihara
September 07, 2019
Technology
3
2.8k
技術力で世界と戦う 機械学習コンペティション「Kaggle」の魅力 / Attractiveness of Kaggle
AIchi勉強会での登壇資料
https://connpass.com/event/134720/
Shotaro Ishihara
September 07, 2019
Tweet
Share
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
ニュースメディアにおける事前学習済みモデルの可能性と課題 / IBIS2024
upura
1
10
「巨人の肩の上」で自作ライブラリを作る技術 / pyconjp2024
upura
3
640
Quantifying Memorization and Detecting Training Data of Pre-trained Language Models using Japanese Newspaper
upura
0
33
第 2 部 11 章「大規模言語モデルの研究開発から実運用に向けて」に向けて / MLOps Book Chapter 11
upura
0
290
第19回YANSシンポジウムスポンサー資料 / yans2024-nikkei
upura
0
28
Quantifying Memorization of Domain-Specific Pre-trained Language Models using Japanese Newspaper and Paywalls
upura
0
39
「極意本」サンプルコードをクラウド上で動かそう
upura
1
2.3k
論文紹介: Generating News-Centric Crossword Puzzles As A Constraint Satisfaction and Optimization Problem
upura
0
280
関東 Kaggler 会スポンサー資料
upura
0
1.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
CData Virtuality を活かせるキーシナリオと製品デモ
cdataj
0
230
【㈱アイモバイル】エンジニア向け会社説明資料
imobile
0
470
とある事業会社にとっての Kaggler の魅力
hakubishin3
5
900
エムスリー全チーム紹介資料 / Introduction of M3 All Teams
m3_engineering
1
320
普通の Web エンジニアのための様相論理入門 #yapcjapan / YAPC Hakodate 2024
ytaka23
6
1.6k
Develop to Survive - YAPC::Hakodate 2024 Keynote
moznion
8
2.8k
From naive to advanced RAG: the complete guide
glaforge
0
150
Qdrant を用いた検索改善施策の紹介 / Search Engineering Tech Talk 2024 Summer
visional_engineering_and_design
1
210
入門 KRR
donkomura
0
110
Product Utilization of Large Language Models Starting Today
ymatsuwitter
3
1.4k
軽いノリで"自動化"に取り組んではいけないという話
tetsuyaooooo
1
590
Semantic Kernel の Agent 機能試してみた!
okazuki
1
160
Featured
See All Featured
Six Lessons from altMBA
skipperchong
26
3.4k
It's Worth the Effort
3n
183
27k
Navigating Team Friction
lara
183
14k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
71
5.3k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
39
2.3k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
272
40k
Design by the Numbers
sachag
278
19k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
31
2.6k
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
96
11k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
425
64k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
167
14k
Side Projects
sachag
452
42k
Transcript
ٕज़ྗͰੈքͱઓ͏ ػցֶशίϯϖςΟγϣϯ ʮ,BHHMFʯͷັྗ V !VQVSB ݄ "JDIJษڧձ
ͬͨ͜ͱ͋Δ 2
ฉ͍ͨ͜ͱ͋Δ 3
ຊͷ • ਓೳ "* ͷதͷʮػցֶशʯͱʁ • ػցֶशͷதͷʮڭࢣ͋Γֶशʯͱʁ • ػցֶशίϯϖςΟγϣϯʮ,BHHMFʯͱʁ
ࣗݾհʛV • ͷࣄۀձࣾͰσʔλαΠΤϯςΟετ • ,BHHMF.BTUFS • ࠷ߴϥϯΫҐɺҐೖܦݧ͋Γ • Ѫݝग़
• ౦ւߴߍˠ౦ژେֶˠݱ৬ • ࡢ൩౦ژͰొஃˠࠓேʹ໊ݹʹҠಈ
ࣗݾհʛV
ຊͷ • ਓೳ "* ͷதͷʮػցֶशʯͱʁ • ػցֶशͷதͷʮڭࢣ͋Γֶशʯͱʁ • ػցֶशίϯϖςΟγϣϯʮ,BHHMFʯͱʁ
ਓೳ "* • େ͖͘ྲྀʢ͜ͷྨࣗମʹ͕ٞ͋Δʣ ਓؒͷೳͦͷͷΛͭػցΛ࡞Ζ͏ͱ͢Δཱ ਓ͕ؒೳΛͬͯ͢Δ͜ͱΛػցʹͤ͞Α͏ͱ͢ Δཱ
• ࣮ࡍͷݚڀ΄ͱΜͲޙऀͷཱʢͳͷʹ͔ͬͯ Β͔ͣલऀͷҙຯͰ૽ཱ͗ͯΔք۾͕͋Δʣ ਓೳֶձਓೳͬͯԿʁ IUUQTXXXBJHBLLBJPSKQXIBUTBJ"*XIBUTIUNM
ػցֶश • ίϯϐϡʔλʹώτͷΑ͏ͳֶशೳྗΛ֫ಘ ͤ͞ΔͨΊͷٕज़ͷ૯শ • ਓೳ ∋ ػցֶश •
࠷ۙͷਓೳ ػցֶश ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ຊͷ • ਓೳ "* ͷதͷʮػցֶशʯͱʁ • ػցֶशͷதͷʮڭࢣ͋Γֶशʯͱʁ • ػցֶशίϯϖςΟγϣϯʮ,BHHMFʯͱʁ
ػցֶशͷྨ • ֶशํ๏ʹґͬͯେ͖͘ྨ • ڭࢣ͋Γֶश • ڭࢣͳֶ͠श • ڧԽֶश
ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ڭࢣ͋Γֶश • ίϯϐϡʔλʹͱ͑ͷରΛ͍͔ͭ͘ ڭ͑Δ͜ͱʹΑΓɼڭΘ͍ͬͯͳ͍ʹ ਖ਼͘͠ճͰ͖Δ൚ԽೳྗΛίϯϐϡʔ λʹ֫ಘͤ͞Δ ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ڭࢣ͋Γֶशͷ۩ମྫ • खॻ͖จࣈೝࣝɼԻೝࣝɼը૾ೝࣝɼ໎ ϝʔϧͷࣗಈྨͳͲ
ֶशͷΞϧΰϦζϜ • ͍Ζ͍ΖͳΞϧΰϦζϜ͕։ൃ͞Ε͍ͯΔ • ͦͷҰ͕ͭɺσΟʔϓϥʔχϯά
࡞ͬͯΈͨʢσϞʣ • ʮ໊ݹ౦ژʯͷը૾ྨΞϓϦ • ωοτͰऩूͨ͠ը૾ͦΕͧΕຕ • 7((ʢσΟʔϓϥʔχϯάʣΛར༻ IUUQTXXXNEQJDPNIUN
࡞ͬͯΈͨʢσϞʣ IUUQTVQVSBIBUFOBCMPHDPN FOUSZ
ڭࢣͳֶ͠श • ͑ͷ͔͍ͬͯͳ͍σʔλͷू߹͔Βɺ ༗ӹͳࣝΛ֫ಘ͠Α͏ͱ͢Δ • ੈͷதʹਖ਼ղϥϕϧͷͳ͍σʔλͷํ͕ ѹతʹଟ͍ • ۩ମྫɿΫϥελϦϯάҟৗݕ
ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ڧԽֶश • ڭࢣ͋Γֶशͱಉ͘͡൚ԽੑೳΛίϯϐϡʔ λʹ֫ಘͤ͞Δ͜ͱ͕ඪ • ͑Λڭ͑ΔΘΓʹɼ༧ଌͨ͑͠ͷ ྑ͞ΛධՁ • ධՁ͕࠷ߴ·ΔΑ͏ʹֶश͢Δ
ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ڧԽֶशͷ۩ମྫ • ϩϘοτͷࣗಈ੍ޚɼίϯϐϡʔλήʔϜͳͲ • ໌֬ʹਖ਼ղσʔλ͕༩͑ͮΒ͍߹ʹ༻͍ΒΕΔ • ྫɿғޟͰʮͱ͋Δ൫໘ͰԿΛଧͭͷ͕ਖ਼ղʯ͔ ݴ͍Δͷ͍͠ ˠͱ͋ΔखΛଧͬͨΒউͬͨෛ͚ͨͱ͍͏ධՁ
Λͱʹֶश͍ͤͯ͘͜͞ͱͰ͖ͦ͏
ຊͷ • ਓೳ "* ͷதͷʮػցֶशʯͱʁ • ػցֶशͷதͷʮڭࢣ͋Γֶशʯͱʁ • ػցֶशίϯϖςΟγϣϯʮ,BHHMFʯͱʁ
,BHHMFͱ • ओʹڭࢣ͋Γֶश͕ରͷػցֶशϞσϧͷ ੑೳΛڝ͏ίϯϖςΟγϣϯ • (PPHMFࡿԼͷ,BHHMF͕ओ࠵ • ੈքதͷσʔλαΠΤϯςΟετ͕ू͏
(PPHMFτϨϯυ • ۙɺຊͰਓؾ͕ߴ·͍ͬͯΔ
,BHHMFͱ IUUQTXXXTMJEFTIBSFOFU)BSBEB,FJEFWTVNJTVNNFS
,BHHMFϥϯΩϯά IUUQTXXXLBHHMFDPNTJTIJIBSB • ֤ίϯϖͷ্Ґ ˠۚɿ ۜɿ ಔɿ • ۚݸۜݸҎ্
ˠ,BHHMF .BTUFS
,FSOFM%JTDVTTJPO • ,FSOFMʢ࣮ͷެ։ɺࢲ͜Μͳ࣮ͩʂʣ • %JTDVTTJPOʢ͜͏ΔͱείΞ্͕͕Δʂʣ • ੈքதͷࢀՃऀ͕࢛࣌த͍ٞͯ͠Δ • ˞ίϯϖͷॱҐ͚ͩͰͳ͘ɺ,FSOFM
%JTDVTTJPOͰͦΕͧΕϙΠϯτ͕͘
1FU'JOEFSίϯϖ
1FU'JOEFSίϯϖ IUUQTXXXLBHHMFDPNDQFUGJOEFSBEPQUJPOQSFEJDUJPO • 1FU'JOEFSNZ"EPQUJPO1SFEJDUJPO • ݄ʙ݄ʹ։࠵ • ʮػցֶशΛ༻͍ͯɺϚϨʔγΞͷϖοτ γϣοϓͰͷݘɾೣ͕Ҿ͖औΒΕΔૣ͞Λ
༧ଌ͢Δʯͱ͍͏͓
ར༻Ͱ͖Δσʔλ • ϖοτͷը૾ܗࣜσʔλ • આ໌จϖοτͷ໊લͳͲͷςΩετܗࣜσʔλ • ɾମॏɾଐੑͳͲͷςʔϒϧܗࣜσʔλ • ඞཁʹԠͯ͡֎෦σʔλར༻Մೳ
ྨ • ݘɾೣ͕Ҿ͖औΒΕΔ͞ • ϦετΞοϓͷʢʣ • ϦετΞοϓͷʙ
• ϦετΞοϓͷʙ • ϦετΞοϓͷʙ • Ҿ͖औΒΕͳ͍
.PEFM1JQFMJOF IUUQTXXXLBHHMFDPNDQFUGJOEFSBEPQUJPOQSFEJDUJPOEJTDVTTJPO
,BHHMFཱ͕ͭ ͱʹ͔ࣗ͘ͰखΛಈ͔ͤΔΑ͏ʹͳΔ ࣗࣗͷ٬؍తࢦඪͷҰͭʹ ࣾ֎ͷਓ͕૿͑Δ
ࣗͰखΛಈ͔͢ • είΞΛ্͛Δʹʮ%PFWFSZUIJOHʯ • ػցֶशۀͰඞͣ͠Θͳ͍͕ ಛྔΛ࡞Δ෦ʢσʔλͷՄࢹԽɾܗɾूܭ ͳͲʣɺ௨ৗͷۀʹਂؔ͘ΘΔ • ,BHHMFͷίʔυΛίϐϖ͢ΔͷͰࣄ͕͘ͳΔ
• σʔλʹର͢Δצॴʹͭ͘ʢ"*࠷ڧͰͳ͍ʣ
٬؍తࢦඪ • ࣾ֎ͷਓ͔Βʮ͜͏͍͏ͷ͕͖ͳͭʯ ͱೝͯ͠Β͑Δʢָͦ͠͏ͳ͕͋Δͱ ༠ͬͯΒ͑Δ͜ͱʣ • ࣾ֎ͷਓͱൺֱͯࣗ͘͠ͷ࣮ྗ͕͔Δ ͷͰɺ͞ΒͳΔษֶͷϞνϕʔγϣϯʹ
ࣾ֎ͷਓ • LBHHMFSKBTMBDLʢਓҎ্ʣ ˠσʔλੳʹؔ͢Δݟͷڞ༗ • ,BHHMF5PLZP.FFUVQ ˠ Ͱొஃ
• ͦͷଞɺTMBDLUXJUUFSͳͲͰࠃࡍަྲྀ
8JOOFS`T$BMM
ຊͰ,BHHMFºاۀ • ࣾ,BHHMF੍ʢ%F/"ʣ ˠ࠾༻ɾϒϥϯυઓུͷҰͰ͋Δ • ,BHHMFͰͷίϯϖ։࠵ʢϦΫϧʔτɺϝϧΧϦʣ ˠϒϥϯυઓུɺ༏উϞσϧͷ׆༻ • ,BHHMFҎ֎ͷίϯϖʢ4JHOBUFɺΦϯαΠτʣ
ˠ࠾༻ɾϒϥϯυઓུɺ༏উϞσϧͷ׆༻
%F/"ͷ,BHHMF੍ IUUQTEFOBBJLBHHMF
ຊاۀͷ։࠵࣮ ϦΫϧʔτ • Ϩετϥϯͷདྷऀ༧ଌ IUUQTXXXLBHHMFDPNDSFDSVJUSFTUBVSBOUWJTJUPSGPSFDBTUJOH ϝϧΧϦ • ग़Ձ֨ͷਪఆ IUUQTXXXLBHHMFDPNDNFSDBSJQSJDFTVHHFTUJPODIBMMFOHF
ϝϧΧϦͷࣄྫ IUUQTUFDINFSDBSJDPNFOUSZ
։࠵අ༻ɿສԁʁ IUUQTXXXLBHHMFDPNTUBUJDTMJEFTNFFULBHHMFQEG
ϗετ͚ϦϯΫू • IUUQTXXXLBHHMFDPNTUBUJDTMJEFT NFFULBHHMFQEG • IUUQTXXXLBHHMFDPNIPTUJOH JORVJSZ • IUUQTXXXLBHHMFDPNIPTUCVTJOFTT
4JHOBUF • ຊ൛ͷ,BHHMFʁ IUUQTTJHOBUFKQ
ΦϯαΠτ • ΠϕϯτܗࣜͰձʹࢀՃऀΛूΊΔܗࣜ • ύɾϦʔάɺ"CFNB57ɺ%F/" ͳͲଟ IUUQTEBUBTIJQKQQMN
·ͱΊ • ਓೳ "* ͷதͷʮػցֶशʯͱʁ • ػցֶशͷதͷʮڭࢣ͋Γֶशʯͱʁ • ػցֶशίϯϖςΟγϣϯʮ,BHHMFʯͱʁ
,BHHMFͬͯΈ͍ͨਓ