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はじめに どうも、最近 Rust を勉強し始めた ぐちお@ihcgT_Ykchi です。 Rust を勉強しだしたのは、huggingface の tokenizer のように、python でコードを書く際にピンポイントで高速化できると良さそうと思ったのが一つですが、正直なところ単に春だし新しい言語勉強するか〜って気持ちになったのが大きいです。 ところで、ちょうど最近同期の @cruelturtle が rust を jupyter notebook で使える rustdef というツールを作ったようで、いい機会なので簡単に記事を書いてみようと思いました。 ちなみに私は Rust を勉強し出してまだ 1 week 程なのでかなり筋の悪い書き方をするかもしれないですが、ご容赦下さい。。 #shinjukurs で話しました。Rust を *jupyter notebook* 上で使う ht

本記事の概要 最近 Google AI Blog で紹介された ELECTRA の論文 を読んだのですが、論文内に出てきた Matthews Correlation Coefficient (MCC) をそういえばわかってないなぁと思ったのでまとめておきます。 調べてみると使える場面は多そうで、kaggle でも例えば VSB Power Line Fault Detection (電線コンペ) はこの指標を使っていたりします。また、この指標を理解する過程で precision/recall の非対称性など、今まで意識できていなかった学びがありました。 ちなみに、このブログがすごく参考になったのでより深く知りたい人は是非読んでみて下さい。 MCC について調べてたらめちゃくちゃわかりやすい記事があった... よく使う precision/recall についての理解も更に深まってよかったh

本記事の概要 kaggle の NLP コンペである Google QUEST Q&A Labeling に参加し、その社内反省会を主催したので、その時の資料をブログに落としておきます。筆者は 1,571 チーム中 19 位でした。 shake 力たりんかったか... pic.twitter.com/L4bJGp5oil— ぐちお (@ihcgT_Ykchi) February 11, 2020 NLP コンペには初めて参加してのですが、系列データを NN でさばく上での学びが多く非常に楽しめました。個人的には良いコンペだったと感じていて、コンペ終了後にはブログ化する方々*1や勉強会を開催する方々がいつもより気持ち多かったような気がします。 一方で、post-process のスコアへの寄与度が大きすぎたこと等に起因する苦言も散見されてはいました。*2 本記事の概要 コンペ概要と基礎知識

本記事の概要 Recursion Cellular Image Classification (以降細胞コンペや本コンペと略します) という kaggle の画像コンペに参加したのでまとめます。筆者は一年ほど kaggle をやっていますがまともに画像コンペに参加したのは初なので、幾つかの気付きも書き残しておこうと思います。 本記事の概要 コンペ概要 画像特性 実験構造 control 画像 リーク metric learning 上位チームの解法 1st place 2nd place 3rd place 4th place 5th place 7th place 9th place 16th place 細胞コンペに参加してみて やったこと 躓き・気付き 次コンペではやりたいこと まとめ コンペ概要 細胞コンペではある実験に使用された細胞画像を 1,108 クラスに分類するというタスク