Subscribe to our newsletter By subscribing, you agree with Revue’s Terms of Service and Privacy Policy and understand that Weekly Kaggle News will receive your email address. Jan 28, 2022 Weekly Kaggle News #111 NewsKaggle上のCPU/GPU実行環境でのセッション時間の制限が3時間緩和され、12時間になりました。ダークテーマの微修正も実施されています。 Competitions小売・流通のデータを題材に Weekly Kaggle News #111 By Weekly Kaggle News • Issue #111 • View online NewsKaggle上のCPU/GPU実行環境でのセッション時間の制限が3時間緩和され、12時間になりました。ダークテーマの微修正も実施されています。Competitions小売・流通のデータを題材にした学生向けコンペが開催されます。atmaCup #9を共同開催した一般社団法人リテールAI研究会が運営に関わっています。2月6日には事前イベントが予定されています。「第4回全国医療AIコンテスト」が3月19〜21日に開催されます。昨年の第3回では、有識者の講演と医療データを用いたコンペが実施されました。 【Kaggle挑戦記】PetFinderコンペ に参加してきました。【#13】 - まだタイトルない 2021年9月23日から2022年1月14日まで開催されていたPetFinder.my - Pawpularity Contestに参加してきました。 teyoblog.hatenablog.com • Share 動物の写真と付随データから「可愛さ」を推定する「PetFinder.my - Pawpularity Contest」で2位入賞した参加者の振り返り記事。取組内容や考察が綴られています。 小説家になろう ブクマ数予測 ~”伸びる”タイトルとは？~ 3rd place solution & 振り返り - Qiita Nishika株式会社が主催「小説家になろう ブクマ数予測 ~”伸びる”タイトルとは？~」コンペに参加しました。 qiita.com • Share Nishika「小説家になろう ブクマ数予測 ~”伸びる”タイトルとは？~」の3位解法。24日に開かれた公式の振り返り会の録画も公開されています。 世界四連覇AIエンジニアがゼロから教えるゲーム木探索入門 - Qiita この記事で得られる技術・ゲームルールに適した探索アルゴリズムを選択する・ゲーム木探索をするのに適したクラス設計・主要なゲーム木探索アルゴリズムの実装 qiita.com • Share ゲームAIを題材に、ルールに応じた探索アルゴリズムや実装方法を紹介している記事。C++でのサンプルコードも公開しています。 GitHub - go5paopao/quevico-salary-prediction-1st-place-solution Contribute to go5paopao/quevico-salary-prediction-1st-place-solution development by creating an account on GitHub. github.com • Share 2020年に開催された「エンジニアの年収予測」の1位解法。Stack Overflowのアンケートから回答者の給料を予測するコンペでした。 「市街地衛星画像の超解像化」コンペにチャレンジ！ その結果と衛星データの可能性 | 宙畑 2021年9月から始まったSolafuneの「市街地画像の超解像化」コンペに参加した俺人さんに、チャレンジした結果の記録を宙畑に寄稿していただきました。 sorabatake.jp • Share Solafune「市街地画像の超解像化」の参加録。コンペの概要や取り組み、難しかった点などが紹介されています。 Data2vec: The first high-performance self-supervised algorithm that works for speech, vision, and text We’ve built data2vec, the first general high-performance self-supervised algorithm for speech, vision, and text. ai.facebook.com • Share 音声・画像・自然言語に対して同一の枠組みで自己教師あり学習を行う「Data2vec」の解説記事。事前学習済みのモデルも公開されています。 ML and NLP Research Highlights of 2021 This post summarizes progress across multiple impactful areas in ML and NLP in 2021. ruder.io • Share 2021年の機械学習・自然言語処理の研究動向を紹介している記事。15の観点で、それぞれ何が起きたか・なぜ重要か・次は何かをまとめています。 Release v4.16.0: Nyströmformer, REALM, ViTMAE, ViLT, Swin Transformer, YOSO, ... · huggingface/transformers · GitHub 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. github.com • Share 最先端の自然言語処理モデルを集めたライブラリ「Transformers」のv4.16.0が公開されました。画像認識分野の「Swin Transformer」が新たに追加されています。 rinna社、日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを公開｜rinna株式会社のプレスリリース rinna株式会社のプレスリリース（2022年1月26日 11時10分）rinna社、日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを公開 prtimes.jp • Share Microsoftから2020年に独立し設立されたrinna株式会社は26日、日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを公開しました。商用利用可能なMITライセンスで提供されています。 今話題のTransformer徹底解説【Vol.1】 ニューラルネットワークの構造として注目を集めるTransformerの解説動画。畳み込み（CNN）や再帰（RNN）との違いという観点で説明しています。 Did you enjoy this issue? By Weekly Kaggle News What happened to Kaggle? Unofficial newsletter. Tweet Share In order to unsubscribe, click here. If you were forwarded this newsletter and you like it, you can subscribe here. Powered by Revue Share Share to Twitter Share to Facebook Subscribe to our newsletter By subscribing, you agree with Revue’s Terms of Service and Privacy Policy and understand that Weekly Kaggle News will receive your email address.
Tweet
Share