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Weekly Kaggle News #94

Weekly Kaggle News #94
By Weekly Kaggle News • Issue #94 • View online
News
ブラックホールの衝突から重力波の信号を見つけるKaggle「G2Net Gravitational Wave Detection」が29日(日本時間の30日午前9時)に終わりました。日本時間の30日午前3時ごろから約4時間、新規作成されたNotebookの公開設定に不具合があり、参加者の解法が意図せず共有される事態が発生しました。運営は不具合によるコンペへの影響を認めつつも、1日までに最終順位が確定しました。
機械学習の定番ライブラリ「scikit-learn」のv1.0.0が24日に公開されました。2007年の開発始動から14年を経て、一つの区切りを迎えました。ヒストグラムを用いた勾配ブースティング決定木アルゴリズムや、交差検証用のクラスStratifiedGroupKFoldなどが追加されています。
Competitions
Kaggle「MLB Player Digital Engagement Forecasting」の「Explainability Prize」の受賞者が発表されました。選手のデジタルコンテンツがファンの盛り上がりに与える影響を予測するコンペでした。
Nishika「小説家になろう ブクマ数予測 ~”伸びる”タイトルとは?~」が9月29日に始まりました。ジャンルや作者名などのデータから各小説のブックマーク数を予測します。
日本語対象の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〜」の第2回コンペが開催されます。今年3月まで開催された第1回では20択の選択肢が与えられましたが、今回は自由回答の問題設定になっています。
学生限定の「SIGNATE Student Cup 2021秋: オペレーション最適化に向けたシェアサイクルの利用予測」が1日正午に始まります。予測・アイデアの2部門が設けられています。
PR
Kaggleの魅力と取り組み方」と題し、広島県などが主催の「Women in Data Science HIROSHIMA」のワークショップで発表しました。コンペ参加を通じて得られた知見や、ドメイン知識が性能向上に繋がった例などを紹介しました。

表形式データに対する深層学習ライブラリの開発と実験 - Preferred Networks Research & Development
表形式データに対する深層学習の利用についての検証記事。比較用のライブラリを開発・公開し、実験結果をまとめています。
近年のテーブルコンペで利用機会が増えている「TabNet」の解説資料。アルゴリズムの概要や実装方法などを紹介しています。
Transformers4Rec: A flexible library for Sequential and Session-based recommendation | by Gabriel Moreira | NVIDIA Merlin | Sep, 2021 | Medium
NVIDIA がセッションベース推薦ライブラリ「Transformers4Rec」の実装を公開しました。HuggingFaceの「Transformers」ライブラリの自然言語処理モデルや事前学習を駆使しています。複数の国際会議コンペ入賞などの実績があり、論文は「RecSys 2021」に採択されました。
「Kaggle Days Meetup in Dubai」が11月2、3日に開催されます。ドバイにある会場での開催で、Kaggle GrandmasterのTomさんらの登壇やコンペが予定されています。
KDD Cup 2021 時系列異常検知コンペ 参加報告
国際会議「KDD 2021」で開催された時系列異常検知コンペの参加報告や上位解法のまとめ。9月24日開催の「KDD2021 参加報告&論文読み会」での発表資料です。
カルマンフィルタ入門
車の位置推定などに利用可能なカルマンフィルタのアルゴリズム概要やパラメータの影響の解説資料。Kaggle「Indoor Location & Navigation」などの直近のコンペでも利用されています。
PyTorch to JAX 移行ガイド(MLP学習編)
深層学習ライブラリ「PyTorch」のコードを、機械学習のための数値計算ライブラリ「JAX」に書き換える方法を紹介している記事。実行時間も比較しています。
Google AI Blog: Toward Fast and Accurate Neural Networks for Image Recognition
Google Researchから発表された高速かつ高性能な画像認識モデルを紹介している記事。「EfficientNetV2」と「CoAtNet」の2つを取り上げています。
benchmarks/README.md at main · NobuoTsukamoto/benchmarks · GitHub
深層学習ライブラリ「Torchvision」の物体検出モデルの比較。GTX 1070Google Colaboratoryで検証しており、動画へのリンクもあります。
ニューラルネットワークや勾配ブースティング決定木などを簡単なモデルで近似することでモデルを説明する手続きの解説記事。「LIME」など専用のライブラリは使わずに説明しています。
JR新幹線の運転手がデータサイエンスコンペで優勝 社内AI活用の旗振り役に:シバタアキラのcafeでAIたい。 | Ledge.ai
SIGNATEでのコンペ開催経験がある西日本旅客鉄道株式会社の担当者を招いたPodcast。当時は新幹線の運転手だった社員が上位に食い込んだ話やデータサイエンスの活用事例などを語っています。
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