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Weekly Kaggle News #19

Weekly Kaggle News #19
By Weekly Kaggle News • Issue #19 • View online
News
機械学習ライブラリ「PyTorch」のv1.5が21日にリリースされました。TPUを使うための「torch_xla」が利用可能になっています。合わせてPython2系のサポートも終了しました。Python2系は、最後のリリースが実施されました。
バンダイナムコ研究所は22日、日本語Wikipediaで学習したDistilBERTの事前学習モデルを公開しました。同社はNVIDIA TITAN RTXを賞品としたコンペも開催しています。17日にはLaboro.AIが、独自に収集した日本語文書によるBERTの事前学習モデルを公開しました。
Competitions
画像から前立腺がんの進行段階を予測するKaggle「Prostate cANcer graDe Assessment (PANDA) Challenge」コンペが22日に始まりました。メダルあり新コンペの開始は約1カ月ぶりです。
Kaggleでは24日にも医療系の新コンペ「TReNDS Neuroimaging」が始まりました。脳のMRI画像から抽出した特徴を用いて、年齢などを推定するタスクです。
Kaggle「Deepfake Detection Challenge」コンペは、24日に最終結果が発表されました。public 1位の方が906位になるなど、少なからずshake upが発生しています。コンペの概要などは、銀メダルを取った参加者のスライド「「Deep Fake Detection Challenge」が辛かったお話」にまとまっています。
日本語を対象とした質問応答研究の促進を目的とした「AI王 〜クイズAI日本一決定戦〜」のベースラインコード・説明スライド・順位表などが19〜22日に公開されました。9月末開催の最終報告会で、テストデータ配布&順位確定を実施予定とのことです。
CVPR2020」のワークショップとして開催される「DAVIS Challenge on Video Object Segmentation 2020」の詳細が公開されています。Semi-supervised、Interactive、Unsupervisedの3部門が設けられています。
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Errata
Weekly Kaggle News #18」の初出時、「NVIDIA」の会社名に誤りがありました。お詫びして訂正します。

Top Marks for Student Kaggler in Bengali.AI | A Winner’s Interview with Linsho Kaku
Bengaliコンペで1位を獲得した方のKaggle公式インタビュー。東工大の修士課程生で、コンペでの取り組みや物体検出に関する所見などを述べています。
Auto MLのような機能を持つオープンソース「PyCaret」の紹介記事。特徴量エンジニアリング・機械学習アルゴリズム比較・学習結果の可視化など、高度な機能を提供しています。
Writing papers/tech reports after Kaggle competitions
Kaggleコンペ後に技術報告/論文を書くに当たってのtipsをまとめた記事。筆者の経験を基に、そもそもの執筆の意義・難しさ・具体的なステップなどを紹介しています。
全4カテゴリでKaggle Grandmasterの称号を持つAbhishekさんが、"Approaching (almost) Any Machine Learning Problem" と題した書籍を出版予定。価格は$15とのことです。
GitHub - microsoft/forecasting: Time Series Forecasting Best Practices & Examples
Microsoftが時系列予測の「ベストプラクティス」をまとめたGitHubリポジトリ。ARIMA、線形回帰、LightGBM、CNNなど、さまざまな手法がまとめられています。
Gauss Rank Transformation is 100x Faster with RAPIDS and CuPy
ニューラルネットワークの入力時の値変換「Gauss rank transformation」を、RAPIDS cuDFとCuPyを用いてGPUで高速化する方法の解説。一連のコードを記載したNotebookも公開されています。
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