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はじめに こんにちは, kaerururu です。この記事は kaggle アドベントカレンダー 2022 12/05 分です。 この度 PC構築初心者の私が, 自宅の Kaggle 用 TitanRTX 1枚挿し GPU マシンを増築して TitanRTX 2枚挿しにしました。その過程で得た知見 (パーツ選びの際に気をつけることやハマりポイントなど) を書いていこうと思っています。 想定読者 オンプレ GPU マシンを作りたいけどパーツの選び方とかわからないよっていう人 BTO で PC 買ったけど, スペックを上げたいなと思っている人 計算機そのものも欲しいけど, パソコン自分で組み立てること自体に興味が持てる人 (重要) 筆者とオンプレマシンについて 機械いじりド素人 GCP などのクラウド資源だとコスト気にして実験に集中できないよと思い, 2020年? くらいに BTO で GPU

小ネタです。 表題の通り、日本語の特徴ベクトルを5秒で作れると嬉しいなと思ってまとめてみました。 成果物 https://github.com/osuossu8/Utils/blob/master/text_preprocess/bert_sentence_vectorizer.py 参考にさせていただいたページ huggingface/transformers の日本語BERTで文書分類器を作成する - Qiita コサイン類似度行列？それNumPyですぐ出せるよ - Qiita https://jp.quora.com/BERT-wo-shiyou-shi-te-bunshou-no-ruiji-do-wo-sanshutsu-suru-ni-ha-dono-you-na-tejun-ga-hitsuyou-desu-ka How to use サンプルとして以下の文章群について適用し

こんばんは、kaerururu (@kaeru_nantoka)です。 今回は、Distillation the Knowledge in a Neural Network (2015) [ https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pdf ] を読みました。 そして、kaggle freesound2019 コンペで実際に使ったデータとモデルを用いて蒸留の検証をしたので、これについて書いていこうと思います。 通しの実装は、kaggle 上に公開カーネルとして載せていますので合わせてご覧ください。 Distillation : [ https://www.kaggle.com/kaerunantoka/distillation-implementation-with-freesound2 ] Simple (比較用) : [ https://www.kaggle.c

こんばんは、かえるるる(@kaeru_nantoka)です。 先日、10ヶ月勤めたSES企業に辞意を伝えました。 そして4月からは、ストックマーク株式会社（https://stockmark.ai/ ）にて、NLPを応用した機械学習エンジンを開発する機械学習エンジニアとして参画することになりました。 ちょうどいい人生の節目なので、流行っている転（退）職エントリを描いてみようと思います。 概要 ・営業職だけど趣味で始めたプログラミングにハマったよ ・未経験だけど第二新卒的なアレでプログラマーになるぞ ・ひょんなことから kaggle にハマったぞ ・なんか上京することになったよ ・なんで私がエクセル職人に！？ ・なんとかソロ銅メダル取れたぞ ・kaggle 強くなりたいからもう一度転職するぞ！ 筆者のスペック ・経済学部卒 ・プログラミング歴1年ちょい（2017年12月~） ・kaggle(