u++の備忘録

「SciPy Japan 2020」で Kaggle チュートリアルを担当(10月30日)

10月30日からオンライン開催される「SciPy Japan 2020」にて、初日朝9:00〜12:30のチュートリアル講座を担当します。本記事では「SciPy Japan」の紹介と、参加される方向けのご案内を掲載します。 Tutorial: Pythonで機械学習コンペティション「Kaggle」をは…

「AWS DEV DAY ONLINE JAPAN」のKaggleセッションに登壇(10月21日)

「AWS DEV DAY ONLINE JAPAN」のKaggleセッションに登壇します。10月21日15:50〜16:20のブレイクアウトセッションです。 E-9 : kagglerが語る「コンペとキャリアとビジネスと私」 aws.amazon.com 元「専業Kaggler」の currypurinさん と、AWSの atfujitaさん…

Podcast「白金鉱業FM」に出演しました #白金鉱業fm

BrainPad社のデータサイエンティスト有志によるPodcast「白金鉱業FM」に出演しました。先日公開された「keep-alive.fm」*1と合わせて、お楽しみください。 shirokane-kougyou.fm 話題 以下が今回のお品書きです。興味のある部分だけでも、ぜひ聴いてみてくだ…

生存戦略を語るPodcast「keep-alive.fm」に出演しました #keepalivefm

広義のソフトウェアエンジニアが生存戦略を語るPodcast「keep-alive.fm」に出演しました。 anchor.fm 話題 以下が今回のお品書きです。以前から親交のあった@guiltydammyさんと@crcrparさんと一緒に、楽しくお喋りしました。 興味のある部分だけでも、ぜひ聴…

Kaggle「OpenVaccine: COVID-19 mRNA Vaccine Degradation Prediction」コンペ参加録

Kaggle「OpenVaccine: COVID-19 mRNA Vaccine Degradation Prediction」コンペ*1に参加し、銀メダルの77位でした。 解法はdiscussion*2に簡単にまとめましたが、公開Notebookからの派生でモデルを作り、CVの良い8つのモデルの平均を取りました。 1位相当の提…

SIGNATE「ひろしまQuest2020#stayhome【アイデア部門】」提出資料

以前に参加していたSIGNATE「ひろしまQuest2020#stayhome【アイデア部門】」*1について、自分の提出資料を公開しました。残念ながら入賞はできませんでしたが、興味関心のある野球のデータを分析できて非常に楽しいコンペでした。入賞者以外の成果物共有を許…

山手線を徒歩で一周した(3年ぶり2回目)

コロナ禍でしばらく外出自体を控えていましたが、年始以来の久々の徒歩企画です。 upura.hatenablog.com 今回はマスクを装着し、山手線を徒歩で一周しました。3年前の学生時代以来、人生2度目の挑戦です。前回とは逆方向で周ってみました。 upura.hatenablog…

Google Cloud「Ask the Expert」に出演しました

Google Cloudのインタビュー企画「Ask the Expert」に出演しました。会社での取り組みやKaggleの楽しさなどを話しました。 developers-jp.googleblog.com togetter でのまとめはこちら。 togetter.com

非負値行列因子分解を用いたKaggleコンペ推薦

非負値行列因子分解を用いて、Kaggleコンペを推薦する仕組みを考えました。 手法 実験 データセット 実装 デモアプリ 今後の展望 コールドスタート デプロイ おわりに 手法 いくらでも高度なやり方はあり得ますが、手っ取り早い方法として行列分解を試しまし…

「Basketball Behavior Challenge BBC2020」で4チーム中1位に

9月1日まで開催されていた「Basketball Behavior Challenge BBC2020」*1というコンペで1位になりました*2。選手とボールの座標推移からスクリーンプレイの有無を判定するタスクで、分析していて楽しいコンペでした。 解法の概要とスコアの推移は下図の通りで…

自分のTwitter投稿内のURLを分析してみた

これは何? 次の記事に着想を得て、自分のデータでやってみました。具体的には、2015年6月から現在までの自分のTwitter投稿から、全部のURLを抽出し、ドメイン単位で集計しました。 www.buzzfeed.com データの取得 twilog*1に自分の投稿データが保存されてい…

Kaggleの「おすすめコンペは何?」への答えを考えた

「Rist主催 Kaggle Workshop #1」にてLT発表しました。テーマは「おすすめコンペは何?」という質問への答え方です。発表資料やプレゼンテーション動画を掲載したので、ご興味あらばご覧いただければと思います。 最近Kaggle系のイベントに飢えていたので、…

Pandasのパイプラインを作る「pdpipe」を使ってみた

Pandasのパイプラインを作る「pdpipe」というライブラリを知ったので、少し触ってみました。本記事では、簡単な使い方および良かった点・悪かった点をまとめます。 Pandas処理の「パイプライン」を作るライブラリがあるらしいBuild pipelines with Pandas us…

streamlitでwebアプリ作成

少し前に話題になっていた「streamlit」を用いて、簡単なwebアプリを作ってみました。デザイン部分をほとんど意識せず、お手軽にwebアプリを作成できます。公式ドキュメントも充実しており、分かりやすかったです。細かいデザインに手を入れる必要がない場合…

「リングフィットアドベンチャー」をクリアした

2月末ごろに完全在宅勤務に移行した後に購入した「リングフィットアドベンチャー」を(一旦)クリアしました。 なんか運よく調達できた(switchがまだ無い) pic.twitter.com/idv0Dk4rmv— u++ (@upura0) March 11, 2020 リングフィットアドベンチャーとは? …

言語処理100本ノック 2020「59. ハイパーパラメータの探索」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 学習アルゴリズムとして「RandomForestClassifier()」も利用し「max_depth」の値を調整します。 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestC…

言語処理100本ノック 2020「58. 正則化パラメータの変更」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 学習時の「C」の値を調整することで、学習・予測結果が変わります。 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy…

言語処理100本ノック 2020「57. 特徴量の重みの確認」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 ロジスティック回帰を用いた場合は「.coef_」で特徴量の重みを確認できます。今回は値の絶対値に興味があるので、事前にソートした上で上位・下位10個の特徴量を出力します。 import joblib clf = joblib.load('ch06/mod…

言語処理100本ノック 2020「56. 適合率,再現率,F1スコアの計測」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 適合率,再現率,F1スコアはそれぞれ「precision_score()」「recall_score()」「f1_score()」で計算できます。「average」には「'micro'」「'macro'」などが指定可能*1です。 import pandas as pd import joblib from sk…

言語処理100本ノック 2020「55. 混同行列の作成」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 混同行列は「confusion_matrix()」で作成できます。 import pandas as pd import joblib from sklearn.metrics import confusion_matrix X_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None) X_test = pd.r…

言語処理100本ノック 2020「54. 正解率の計測」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 正答率は「accuracy_score()」で計算できます。 import pandas as pd import joblib from sklearn.metrics import accuracy_score X_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None) X_test = pd.read_ta…

言語処理100本ノック 2020「53. 予測」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 学習を終えたモデルは、予測値が未知の特徴量(X_test)を与えて予測させることができます。 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression X_train = pd.read_table('ch06/train.feature.t…

言語処理100本ノック 2020「52. 学習」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 用意した特徴量と予測の対象のペアから、機械学習アルゴリズムを用いて予測器を学習させましょう。 import pandas as pd import joblib from sklearn.linear_model import LogisticRegression X_train = pd.read_table('…

言語処理100本ノック 2020「51. 特徴量抽出」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 カテゴリ分類に有用そうな特徴量を抽出します。ここでは、問題文の指示通りの最低限の特徴量を作ります。sklearnに用意されている「CountVectorizer()」が利用可能です。 記事の見出しを単語列に変換したものが最低限の…

言語処理100本ノック 2020「50. データの入手・整形」

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 本章では、ニュース記事の見出しからカテゴリを分類する機械学習モデルを構築します。最初に指示に従ってデータセットを整形します。次の4段階で処理しました。 ファイルのデータ形式の確認 情報源(publisher)が”Reute…

「Sports Analyst Meetup #8」をオンラインで開催しました #spoana

「Sports Analyst Meetup #8」*1を、7月18日に開催しました。昨今の情勢を受け、7回目に引き続きのオンライン開催でした。 資料 spoana.connpass.com togetter togetter.com 発表内容 今回は10名の方にLTをしていただきました。いずれも素敵な内容で、多くの…

東西分割開催のJリーグ各チーム移動距離を可視化

新型コロナウイルス感染症の拡大防止のため第1節を終えた段階で中断していたJ1リーグは、7月4日に一斉再開しました。7月中は移動による感染リスクを避けるため近隣クラブが対戦する方式を採用しており、具体的には全18チームを東西に2分して各グループ内で対…

ProbSpace「YouTube動画視聴回数予測」コンペ参加録

ProbSpaceで開催されていた「YouTube動画視聴回数予測」コンペに参加しました。Lain.さんとチームを組み、public 4位・private 6位でした。 prob.space コンペ概要 YouTube APIで取得できるメタデータを入力として、動画の視聴回数を予測するタスクでした。…

Stay Homeで『相棒』全部観た(おまけ:nagisa & nlplotで可視化)

今年4月にKDDIとテレビ朝日が設立したTELASA株式会社が運営する動画配信サービス「TELASA」にて、2000年のpre seasonから2019年の最新作まで『相棒』全シーズンの動画が配信されています。 www.videopass.jp 『相棒』はたびたび夕方に再放送され、「AbemaTV…

「atmaCup#5 振り返り会」で「MLflow Tracking を用いた実験管理」について発表しました

昨日開催された「atmaCup#5 振り返り会」*1で「MLflow Tracking を用いた実験管理」について発表しました。本記事にリンク集を掲載します。 発表資料 コンペで使用していたGitHubリポジトリ https://github.com/upura/atma-comp05 自作ライブラリ「Ayniy」の…