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Weekly Kaggle News #68

Weekly Kaggle News #68
By Weekly Kaggle News • Issue #68 • View online
News & Competitions
多くのコンペが終了・開始した週でした。
Kaggleでは「VinBigData Chest X-ray Abnormalities Detection」コンペが3月30日に終わりました。胸部X線写真から異常を検知するコンペでした。個人参加のGuanshuo Xuさんが6位に入り、コンペ部門のランキング1位に返り咲いています。
Kaggle「BirdCLEF 2021 - Birdcall Identification」コンペが1日に始まりました。鳥の音声を識別するコンペです。
血液認識技術に関するKaggleコンペ開催を検討している企業があるようです。Bloods.aiのCo-CEOが3月29日、ブログで明らかにしました。コメント欄によると、これからKaggleに連絡を取る段階のようです。
SIGNATEでは、「日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジ」のモデル提出が3月28日に締め切られました。上場企業の財務諸表をもとに株価の先行きを予測するコンペで、5月までの実際の株価を用いて最終的な結果が決まります。
SIGNATE「ひろしまQuest2020:画像データを使ったレモンの外観分類」の最終結果が3月31日に発表されました。開始直後からデータセットの不備などが指摘されており、新規に用意された評価用データセットに対する性能で最終順位が決まりました。
ProbSpace「論文の被引用数予測」コンペが3月28日に終わりました。1位解法などがトピックで公開されています。
Nishika「中古マンション価格予測」コンペの1stステージが3月31日に終わりました。過去の実績値を予測する1stステージと、近未来の価格を予測する2ndステージに分かれています。
Nishika「仮想通貨価格予測」コンペが3月26日に始まりました。4種類の仮想通貨の国内における取引価格を推定します。学習・推論をGoogle Colaboratory上で実行するという制約も特徴的です。

Natural Language Processing with Transformers [Book]
最先端の言語モデルを提供するライブラリ「Transformers」に関する書籍が2022年3月に出版予定で、現在プレビュー版が公開されています。同ライブラリを提供するHugging Faceの共同創設者でChief Science OfficerのThomas Wolfさんも共著者として名を連ねています。
3月26〜27日の「第三回全国医療AIコンテスト」で開催されたコンペの優勝解法。心電図から心筋梗塞かどうかを判定する課題でした。ブログ記事や、2位の解法コードも公開されています。
SIGNATE オフロードコンペ 精度認識部門 3rd Place Solution
SIGNATE 「オフロード画像のセグメンテーションチャレンジ」の精度認識部門の3位解法。整備されていない道路での走行で得られた画像を領域分割するコンペでした。
毎月開催されているテーブルデータの練習用コンペの4月分。今回は、TitanicデータにGANを用いることでデータセットを生成したと記載されています。
Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 | Preferred Networks Research & Development
Preferred Networksが公開した社内ツール「pysen」の紹介記事。Pythonのlinter群(flake8、isort、mypy、black)を統合的に管理できるライブラリです。
Regonn&Curry.fm Episode 120収録後記 テーブルデータでVAE|恋言(れごん)|note
テーブルデータにVariational Autoencoderを適用している記事。PyTorchでの実装を公開しています。
Best Practices for Using AI to Develop the Most Accurate Retail Forecasting Solution | NVIDIA Developer Blog
小売予測に関するベストプラクティスを具体的なコードと共にまとめた記事。Kaggle「Instacart Market Basket Analysis」コンペで2位に入ったONODERAさんらによる共著です。
順序をもつ分類タスクで使える手法「label distribution learning」をご紹介 - OPTiM TECH BLOG
順序関係を持つクラス分類問題で利用できる「label distribution learning」の紹介記事。正解ラベルを中心とした正規分布を仮定することで、ラベルのゆらぎを考慮して学習させています。
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