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世界禁煙デー
speakerdeck.com/shimacos
2023.06.06 - 2023.06.09に開催された2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)のインダストリアルセッションで登壇した内容です。 LayerXにおけるOCR機能の改善の歴史について説明しました。
社内の勉強会で発表した資料になります。 Kaggleの「Feedback Prize - Evaluating Student Writing」コンペについての資料です。 工夫できる点や勉強になる点が多く、面白いコンペだったと思います。 コンペについての概要、自身の解法、上位解法のまとめ、加えてKaggleで使えるTIPSについて紹介しています!
社内の技術共有会で発表した資料です。 BQMLの概要について紹介しています。 更に、KaggleのOtto Group Product Classification Challengeのデータを用いて以下のBQMLの機能を試し、肌感について述べています。 - ロジスティック回帰 - KMeans - XGBoost - DNN - Tensorflow modelのインポート 使用したコードについても以下に公開しています。 https://github.com/shimacos37/bqml-tutorial タスクランナーとしてinvokeを用いていたり、jinja2テンプレートでSQLをなるべく簡潔に書いています。
Discovery DataScience Meet up (DsDS) #1での登壇資料です。 ・なぜ自分がKaggleをしているのか ・普段Kagglerが多くいる職場で働いていく上で感じたこと ・Kaggleが実際どういう点で役に立つのか などを個人的な観点で話しました。 初級者・中級者向けの内容です。
社内の輪講で発表した資料です。 Kaggleで開催されたDeep Fake Detection Challengeに参加した備忘録的なものです。 過学習に対して真面目に取り組みましたが、結果は振るいませんでした。。
社内の輪講で発表した資料です。 Graph Neural NetworksについてSpectral MethodとSpatial Methodについて代表的な手法を簡単に紹介し、更にDeep Graph Library (DGL)を用いた具体的な実装方法を紹介しています。
社内の輪講での発表資料です。 TPUについての簡単な説明とPytorchでTPUを用いてImageNetを学習させたときの肌感をまとめました。 TPUについて初心者なので、間違ったことがあればご指摘いただきたいですm(_ _)m
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