はじめに 学生の書いたエッセイの評価予測を行うFeedback Prize 2022というkaggleコンペが2022/8/24まで開催されていました。 コンペ終了後に公開された上位チームの解法からたくさん学びがあったので、備忘録も兼ねてまとめていきたいと思います。 コンペ概要 米国の小学6年生〜高校3年生の学生が書いたessay（小論文）が"Effective（効果的）"、"Adequate（適切）"、"Ineffective（効果的ではない）"のどの評価であるかを予測するモデルの精度を競うコンペでした。 ただし、このコンペではessayごとではなく、essayを構成するdiscourse（談話）ごとの評価を予測します。 discourseにはそれぞれLead(導入)、Position(立場)などのdiscourse_typeが1つ与えられており、予測時にはこの情報を使用することができま
Feedback wanted: The road to a better layout shift metric for long-lived pages Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Learn about our plans for improving the Cumulative Layout Shift metric and give us feedback. Cumulative Layout Shift (CLS) is a metric that measures the visual stability of a web page. The metric is called cumulative layout shift beca
最近は推薦の問題に取り組むことが多く、特に実務の現場では implicit feedback という状況を扱う必要があるため関連する論文を読んで勉強していました。重要そうな論文をいくつかリストアップしたいと思います。 Item Recommendation from Implicit Feedback 最近 arXiv に投稿されたレビュー論文です。Bayesian Personalized Ranking の考案者であるこの業界の第一人者、Steffen Rendle氏による解説です。Implicit feedback 下におけるアイテム推薦についてコンパクトにまとまっています。ウェブサイトで使う推薦モデルの構築では、ユーザーの行動ログからデータセットを作ることが多いのですが、その場合負例が集まりづらいという問題があります。ユーザーは興味のない対象にはそもそも関わらずログも残らないからで
I learned the importance of rapid feedback as a swimmer in high school and college. Like most people, I started my swimming career in the pool. If you head off course in a pool, you get instant feedback from bumping into a lane line. Eventually I tired of swimming laps in a pool and moved to open-water swimming. Instead of flipping direction every 25 meters, open water swimmers often swim multiple
As AI systems become more capable, we would like to enlist their help to supervise other AIs. We experiment with methods for training a harmless AI assistant through self-improvement, without any human labels identifying harmful outputs. The only human oversight is provided through a list of rules or principles, and so we refer to the method as 'Constitutional AI'. The process involves both a supe
Learning to Rank with Implicit Feedbackに関するまとめ - Qiita
Unbiased Learning to Rankについて勉強したので、その内容についてまとめます。 本記事はSIGIR2019のTutorial SessionであるUnbiased Learning to Rank: Counterfactual and Online Approachesをベースにまとめております。 構成は、はじめに、Learning to RankをImplicitデータで行うことのメリットとデメリットについて述べます。 その後にデメリットを解決するための手法に関して、Counterfactual Learning to Rank, Online Learning to Rankのそれぞれを具体例を交えて説明します。 最後にCounterfactual Learning to RankとOnline Leaning to Rankの精度を比較した論文について紹介しま
webpack 5 beta feedback · Issue #9802 · webpack/webpack
🎉 Thanks for being brave and donating your valuable time to testing unfinished beta software 🎉 webpack 5 is in beta phase now. This means major changes and features are done. Major breaking changes have been added. Basic backward-compatibility has been added. We want to use the beta phase to do the following: Let a boarder range of users test the beta version. Find bugs in new features. Find reg
Feedback boards your users will love.Nolt is a beautiful, collaborative place for all your user requests – no more outdated spreadsheets or chaotic Trello boards. Give your customers a voice and gain priceless insights. Starting at just $29/month.
Feedback wanted: CORS for private networks (RFC1918) | Blog | Chrome for Developers
Malicious websites making requests to devices and servers hosted on a private network have long been a threat. Attackers may, for example, change a wireless router's configuration to enable Man-in-the-Middle attacks. CORS-RFC1918 is a proposal to block such requests by default on the browser and require internal devices to opt-in to requests from the public internet. To understand how this change
As language models become more powerful, training and evaluation are increasingly bottlenecked by the data and metrics used for a particular task. For example, summarization models are often trained to predict human reference summaries and evaluated using ROUGE, but both of these metrics are rough proxies for what we really care about -- summary quality. In this work, we show that it is possible t
Microsoftが10月5日に公開する予定の「Windows 11」は、スタートメニューやタスクバーを含むUIの刷新とともに、マルチタスク機能など内部的な機能の改善も進められています。 ただし、Windows 11は新機能が追加されただけではなく、Windows 10に存在した一部の機能が削除されていて、そのなかでもタスクバーを移動する機能の復活を望むユーザーが多数存在することがわかりました(Neowin)。 長い間、Windowsはタスクバーを移動するオプションを提供しており、ユーザーはデスクトップの4つの側面のどこかにタスクバーを配置することができました。しかし、Windows 11では、このオプションが削除され、画面の下部に配置する以外の方法は存在しません。 Feedback Hubには、タスクバーを横や上に移動する機能を復活するようMicrosoftに要求する要望が投稿され、20
🆕 Pull Request File Tree (Beta) Feedback · community · Discussion #12341
For the past few months, we've been working hard to improve the Pull Request experience. One of the features we're most excited about: Pull Request File Tree. The new tree: Jump between files more quickly Understand the size and scope of the change before you start reviewing Focus your review by filtering the tree on part of a file or folder name See the changelog for [a few more] details. What yo
Expert feedback lays the foundation of rigorous research. However, the rapid growth of scholarly production and intricate knowledge specialization challenge the conventional scientific feedback mechanisms. High-quality peer reviews are increasingly difficult to obtain. Researchers who are more junior or from under-resourced settings have especially hard times getting timely feedback. With the brea
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kaggle Feedback Prize 2022 上位解法まとめ
Jeffrey J. Hall 🇯🇵🇺🇸 on X: "This is a case of a company responding to consumer feedback and dropping a product. As many have pointed out, it was strange to see Kadokawa, a major publisher of manga/anime, promoting an anti-transgender book that describ
Feedback wanted: The road to a better layout shift metric for long-lived pages | Articles | web.dev
Implicit feedback 下での推薦アルゴリズムに関わる論文 - Keisuke Yanagi
7 Ways to Get and Improve Fast Feedback
Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
Nolt · Feedback boards your users will love
Learning to summarize from human feedback
Windows 11のタスクバーを移動する機能がFeedback Hubで最も要望されている | ソフトアンテナ
Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis