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
2.9k
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
情報技術の社会実装に向けた応用と課題:ニュースメディアの事例から / appmech-jsce 2025
upura
0
200
日本語新聞記事を用いた大規模言語モデルの暗記定量化 / LLMC2025
upura
0
240
Quantifying Memorization in Continual Pre-training with Japanese General or Industry-Specific Corpora
upura
1
49
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
450
AI エージェントを活用した研究再現性の自動定量評価 / scisci2025
upura
1
160
JSAI2025 企画セッション「人工知能とコンペティション」/ jsai2025-competition
upura
0
53
生成的推薦の人気バイアスの分析:暗記の観点から / JSAI2025
upura
0
280
Semantic Shift Stability: 学習コーパス内の単語の意味変化を用いた事前学習済みモデルの時系列性能劣化の監査
upura
0
76
日本語ニュース記事要約支援に向けたドメイン特化事前学習済みモデルの構築と活用 / t5-news-summarization
upura
0
91
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI駆動開発を推進するためにサービス開発チームで 取り組んでいること
noayaoshiro
0
260
【Oracle Cloud ウェビナー】クラウド導入に「専用クラウド」という選択肢、Oracle AlloyとOCI Dedicated Region とは
oracle4engineer
PRO
3
130
綺麗なデータマートをつくろう_データ整備を前向きに考える会 / Let's create clean data mart
brainpadpr
3
400
LLMアプリの地上戦開発計画と運用実践 / 2025.10.15 GPU UNITE 2025
smiyawaki0820
1
420
Vibe Coding Year in Review. From Karpathy to Real-World Agents by Niels Rolland, CEO Paatch
vcoisne
0
130
AIツールでどこまでデザインを忠実に実装できるのか
oikon48
6
3.3k
速習AGENTS.md:5分で精度を上げる "3ブロック" テンプレ
ismk
6
940
セキュアな認可付きリモートMCPサーバーをAWSマネージドサービスでつくろう! / Let's build an OAuth protected remote MCP server based on AWS managed services
kaminashi
3
300
コンテキストエンジニアリング入門〜AI Coding Agent作りで学ぶ文脈設計〜
kworkdev
PRO
0
170
そのWAFのブロック、どう活かす? サービスを守るための実践的多層防御と思考法 / WAF blocks defense decision
kaminashi
0
160
E2Eテスト設計_自動化のリアル___Playwrightでの実践とMCPの試み__AIによるテスト観点作成_.pdf
findy_eventslides
2
600
Large Vision Language Modelを用いた 文書画像データ化作業自動化の検証、運用 / shibuya_AI
sansan_randd
0
130
Featured
See All Featured
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.1k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
KATA
mclloyd
32
15k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.2k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.8k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
7.9k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
280
24k
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