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最高の 機械学習 ポッドキャストが見つかりました。 (アップデートされました 4月 2020)
最高の 機械学習 ポッドキャストが見つかりました。
アップデートされました 4月 2020
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話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、2020年3月の月間目標結果、TechFeed Pro、オンライン(Zoom)飲み会、今週のKaggle について話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、初のゲストとして u++(@upura0) さんに参加していただき、「PythonではじめるKaggleスタートブック」の出版についてと、今週のKaggle について話しています。
 
関連リンク メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例と プロダクトにおけるEdgeAI technologyの展望 第67回 Federated Learning:モバイルデバイスを用いた分散学習技術(パート1) Client-side deep learning at Mercari FBNet: Hardware-Aware Efficient ConvNet Design via Differentiable Neural Architecture Search マルチモーダルモデルによる不正出品の検知 Semantic Versioning for Data Science Models Looker Kubeflow kubeflow/katib Google V…
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、カレーちゃんとu++さんのKaggleの本、Glide、aws量子コンピュータ、Nishika、Chainer、今週書いたQiita記事、分析コンペLT会、今週のKaggleについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、SlackとTeams、lineとyahooの統合、Python実践データ分析100本ノック、polynote、Paperspace、給与コンペ、DSBについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、分析コンペLT、Kaggleでの写経、アドベントカレンダー、データサイエンティスト スキルチェックリスト、Kedro、voicy、最近書いたブログ記事について話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、ニュージーランドの旅、Kaggle本の輪読会、分析コンペLT会、Kaggle Days Tokyo、技術書典、鉄コンペ 銅メダル、アドベントカレンダー、Julia Tokyo 10、チームで挑むデータ分析コンペ、新コンペについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、二人の一日、Kaggle本の輪読、Kaggleコンペにチームで参加、Kaggleカーネルでのデバッグ方法、新コンペについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、Podcastの配信、目の疲れ、Kaggle初心者限定コンペ、飯田産業コンペ表彰式、GCPインスタンス、YouTubeコンペで銀メダル、VS Code上での Jupyter Notebooks の操作について話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、IEEEコンペを終えて、メモ・ノートツール、Kaggleでのタスク管理、新コンペについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、特徴量・ソースコードの管理、技術書典を終えて、DartとFlutterのアップデート、HacktoberFes、ディープラーニングでリアルタイム声質変換、今週のKaggleについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は50回目ということで、20回目と同じく、今までの、このポッドキャストでの活動をKPTで振り返ってみました。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回はAPTOSコンペ、KaggleのGPU制限、Kaggleの賞金の受け取り方、Signateコンペ情報をDiscordに通知するBOTについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回はPCでのPodcast、ChainerMeetup10、Slack分析コンペ、IEEE、APTOS、KaggleAPIでのサブミット、松江でのML Study Jamsについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、データ分析ハッカソン、Julia 1.2、Discordでサーバー作った話、RAdam、今週のKaggle、新コンペ、データラーニングギルドについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、Signate飯田産業コンペ、簿記の話、Kaggleの初心者限定コンペ?、ML Study Jams、PlantUML、特徴名を日本語について話しています。
 
関連リンク Preferred Networks KDD 2019 | Chainer: a Deep Learning Framework for Accelerating the Research Cycle chainer/chainerio Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク PFN、3機種めのディープラーニング用スパコンを2019年7月に稼働、合計で200ペタFLOPSに 確率的勾配降下法 Lustre (ファイルシステム) C API libhdfs Amazon CloudFront ケルベロス認証 Hadoop and Kerberos Apache Hadoop Ozone 小さなファイルが大きな問題を引き起こす:Hadoopクラスターでのスモ…
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、BIツール、ML Study Jams Vol.3、統計検定データサイエンス、atma杯、白金鉱業 Meetup Vol.10、Kaggle新コンペ、Kaggle api からkaggleデータセットを作る方法について話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、TabNine、コーセラの機械学習講座、機械学習案件、Automated ML Tools、Kaggle新コンペ、今週のKaggleについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、自然言語処理とVTuber、Kaggle Tokyo Meetup #6、Signateの総合ランキング、機械学習案件、ポーカーAI、Kaggle Kernelでコミットせずにファイルをダウンロードする方法、Kaggle新コンペについて話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、ChainerMeetup#10、MineRL、ayameの分類、atma杯 オンサイトデータコンペ、バリデーションデータの作り方、Kaggle崩し字コンペ、技術書典について話しています。
 
話した内容ScrapBox このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、欠損値補完、Flutter for web、Signate with Runtime、老後にKaggleをすること、Julia Gen、atma杯 オンサイトデータコンペについて話しています。
 
このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、 Kaggle Tokyo Meetup #6 WSL2 SIGNATEアヤメコンペを二人がやってみたコードの公開とコードレビュー データサイエンスに関するリスナーからの質問に回答しています 扱っている内容は Scrapbox で公開しています。
 
このポッドキャストでは、Kaggleを中心としたデータサイエンスに関連する情報を配信していきます。 今回は、リスナーからの質問を中心に論文や書籍をどれくらい読むか、Signateコンペ、アンサンブル学習、前処理入門、Kaggleのショートカット一覧について話しています。 詳しい話した内容はコチラ-Scrapbox
 
関連リンク 『n月刊ラムダノート』創刊記念パーティー n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)(紙書籍+PDF版) 新雑誌「n月刊ラムダノート」の『「コルーチン」とは何だったのか?』の草稿を公開します - まめめも ダイジェスト版 『コルーチン』とはなんだったのか Detailing Python’s Coroutine out of History 鹿野さんによる座談会補足 Slidoの質問リスト togetter: n月刊ラムダノート創刊パーティー@TD社。コルーチンもあるよ epollのなかみ - muddy brown thangAki Ariga による
 
Scrapbox お題 強化学習ロジックをDQNからRainbowに変更した 価値ベースのアルゴリズム 学習をしているけど、アルゴリズムが複雑になった分、レイヤーが増えたりしてGPUのメモリが足りなくなってトレーニング途中で失敗する状態で困っている。 機械学習におけるGPU memory error の呪いを解く方法 with Chainer - Qiita 上手いことGPUのメモリを調整したい カレーちゃんもGPU関連でこういう時どうしてる? (currypurin)Kerasでしか学習したことがなくて、batch sizeを調整しています 過学習しているだけっぽい?(とりあえず取引の勝率) とりあえず愚直にデータ数増やす予定 リスナーからのコメント AlpacaDB | TechCrun…
 
Scrapbox お題 仮想通貨自動売買 OpenAI Gym 強化学習をやりやすくするためのライブラリ サンプルも豊富 効率良く学習を行えるように、白黒にしてもチャートが識別できるように色を調節したり解像度を調整している ChainerRL の強化学習過程がわかる良さそうなライブラリ chainer-visualizer Windows はまだ未対応だった https://github.com/chainer/chainerrl-visualizer/issues/12 普段 Windows を使っているので、放置して学習させるために、余っている Mac で学習を行う AWS DeepRacer – 機械学習を自由自在に操る最速の手段 強化学習でのレース大会 Tokyo でも 6 月の A…
 
Scrapbox お題 16タイプ診断やりました 論理学者型という判定だった 次のくだりは、本当に当てはまる しかし皮肉にも、論理学者型の人達の言うことは常に鵜呑みにはできません。これは、論理学者型の人達が嘘つきだというわけではなく、完全には確立されていない考えを共有する傾向があるためです。 このことから、論理学者型の人達は信用できないように見えるかもしれませんが、実際は、論理学者型の人達ほど熱意をもって問題点を指摘して、その問題を取り巻く果てしない要素と詳細にメスを入れながら、ユニークで実行可能な解決策を見い出せる人はいないのです ただ、進捗報告が期限通りに届くことは期待できません。日常的な実践活動や維持管理には興味ありませんが、自分が持つ非凡な創造力と潜在能力を発揮できる環境を見つけると…
 
Scrapbox お題 Kaggleのノートブックカーネルにscriptをimportできるようになった すごい便利だと思う scriptからscriptはまだimportできないので、これもそのうち可能になるかも? kaggleもくもく会やりました。 kaggler もくもく会 #2 - connpass 13時から19時までもくもくして 19時からLTと懇親会 PetFinderコンペについてLTもした わかめさんは、KernelについてLTされていた メルペイの50%キャッシュバックすごい ApplePayでIDとして使えるようになって使いやすい セブンイレブンでは、70%還元 メルカリアプリからクーポンを取得可能 PythonやAIが無料で学べるAI Academyに新コース「量子コ…
 
Scrapbox お題 Twitterでの質問 前々回紹介した、Chainer Tutorial のPython部分とかが理解できていればいいのかも。あと、ライブラリの扱い方。 2. Python 入門 — ディープラーニング入門:Chainer チュートリアル Pythonの基本文法がわかれば、Kaggleに参加してしまうのもあり。Kaggleのチュートリアルのyoutubeでの説明を公開しているので、それを見てとりあえず参加してみましょう。 私は、「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」と「機械学習のエッセンス」をオススメしています。どちらも良書です。数学の知識は、使うだけだとなくても大丈夫な場合もありますが、知っておいた方がちゃんと考えられるし…
 
関連リンク RubyKaigi 2019 日本語Tech系Podcastいろいろ - Qiita Rebuild - Podcast by Tatsuhiko Miyagawa mozaic.fm yatteiki.fm r7kamura/yattecast backspace.fm Aston Microphones アストンマイクロフォンズ / AST-ORIGIN オリジン コンデンサーマイク Podcast Freaks noracast Logic Pro X Adobeマスター講座 | Web、CG、映像、プログラミングの通信講座「デジハリ・オンラインスクール」 Pocket Casts ‎Overcast…
 
Scrapbox お題 ProbSpace データ分析好きが集まる交流プラットフォーム Online Quantum Computing Course 4週間コースの受講が終わった 次はこの前の技術書典のを読んでから、Quantum Machine Learning を勉強しようと思ってる 技術書典終わりました Kaggleのチュートリアル4時間強で300冊完売となった 前回は、300冊完売できなかった。機械学習需要の高まりを感じた 今週のtips コンペの一覧を取得する方法 kaggle apiを使える状況にし、以下コードを実行。 メダルあり、メダルなし、サブミッション不可の3つのデータフレームを返す関数 from kaggle.api.kaggle_api_extended import…
 
Scrapbox お題 ペットコンペで銀メダルと獲得しKaggleマスターになりました 目標にしていたので、素直に嬉しい 本当は金メダルととってKaggleマスターになりたかった 取り組み始めて9ヶ月と時間がかかったけれど、最初の金メダルを取れていなかったらもっと時間がかかったと思う。反対にテーブルデータのコンペのみ取り組んでいたらもう少し早くkaggleマスターになれていたと思う。 先週AITuberの話ししたけど、NTTとドワンゴも取り組んでた。 なりきりAI 田中ヒメ データの集め方が上手い Chainer Tutorial Web界隈でRails学ぶなら Rails Tutorial だけど、機械学習だったらこの Chainer Tutorial やっとけという感じになりそう 次の技…
 
Scrapbox お題 リスナーからの質問 第一回から欠かさず聞いています。最近、自分も友人とポッドキャストをしたいなという気持ちが湧いています。お二人はオンラインで通話しながら録音しているように聞こえるのですが、もしよければ収録環境など教えていただくことはできますか?音声がとてもクリアなので参考にしたいです 最初はAdobe Auditionでノイズ削除してたりしてた 最近はZoom Github PagesでYattecastをベースに配信していて1ファイル50MB位を目処にしている Podcast繋がりでAnchorというサービスが気になってる 今年の2月位に Spotify が買収して、Spotify自体もPodcast配信できるようになっているので、このポッドキャストも対応させた …
 
Scrapbox お題 リスナーからの質問 昨年、juliaがver1.0になり、興味を持っているのですが、具体的にjuliaのどの辺が良いのかや、オススメのパッケージなどについて、取り上げて頂きたいです! 素直にコードを書いても遅くならない Pythonとかだとfor文で遅くなってしまう等もあるけど、Juliaであれば、そういう制約を気にせずに書ける ライブラリもpureなJuliaで書かれている場合が多い。(Python だとC拡張で書かれることも多い) ライブラリの中身が読みやすいので、勉強にも丁度良い まだ、Juliaが使える範囲は限られていそう Kaggleでは使えない状態 関連ディスカッション ライブラリ等もちゃんとメンテナンスされているものを見つける必要がる段階 そのかわり、あ…
 
Scrapbox お題 今週のtips Kaggleのカーネルコンペと言えども、カーネルだけでやる必要はない データがダウンロードできるコンペであれば、サブミットファイルを他で作って、サブミットファイルをKaggleデータセットにあげて、カーネルからimportすることもできる Petコンペでは、そのやり方でやっている このやり方のデメリットは、最後にKernelで書き直さないといけないこと Kaggleもくもく会をやりました やっと確定申告終わった 自分を振り返る環境? 最近取り組んでる機械学習案件 色々な機械学習プラットフォームの調査 意外と機械学習とビジュアルプログラミングって相性いいのでは? 周りのデータを取得してみる IoT ラズパイ SIGNATEから、アンケート調査がきていた …
 
Scrapbox お題 リスナーからの質問 podキャスト収録前に、2人で打ち合わせはしているのですか? 今週のtips kaggleでのモチベーションの保ち方 ワンアイデアで勝てることがあるので、最後まで諦めない(仮説検証を続ける)ことが大事だと実感した リーダーボードの上位の人と技術的な差は大きいかもしれないけれど、そのコンペに関して知っていることは必ずしも大きくない ディスカッションで分かったようなことを言っていても、後からシェイクダウンすることが数多くある パブリックリーダーボードは目安でしかない Kaggleの講師を毎週やっています 来週は、3/12に初級編の講座( AI・機械学習ハンズオン 〜実践Kaggle 初級編〜 - connpass )を、3/13にもくもく会( もくもく…
 
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