日々、モデルを作成して色々な予測をやってみたり、他の人がやった結果を見ていると世の中で予測できないことは無いんじゃないかと勝手に思う時がたびたびありますが、”本当のところはどうなのよ。”と思って読んでみました。 誰もが気にする３つのこと”天気…

オプトレコメンドエンジン作成と並行してトライしていたマイナビ × SIGNATE Student Cup 2019: 賃貸物件の家賃予測の結果、家賃予測はこれまで何度かトライしたことがあるので上達度合いを腕試し。 東京２３区の賃貸物件の家賃を予測する内容ですが、土地が…

今回はSINATE SOTA CHallengeのオプトレコメンドエンジン作成です。 SOTA CHallengeとは以前実施したコンペを練習課題として解放しています。データの提供だけでなく、作業期間も実際のコンペ時と同じように設定されており、最終順位もわかります。 練習問題…

SIGNATE【練習問題】機械稼働音の異常検知にトライ。 音の扱いはまったく素人なので、SIGNATE 工場設備の予知保全を受けてからやった。音声処理ライブラリLibROSAを使用してのデータ読み込みから、分析は簡単なところは平均振幅、ゼロクロス数やフォーリエ変…

kaggle Tabular Playground Series - Jun 2022にトライ。 今回は欠損値の予測です。 あんまり馴染みがないお題目で初めは戸惑いましたが、Codeを参考に方針を組み立てました。 81種類の正規化された波形データにランダムに存在する欠損値を予測する。 データ…

本格的なコンペに初参加！ ソニーグループ合同 データ分析コンペティション（for Recruiting） に参戦。 世界の都市のPM2.5の濃度を予測する課題。 PM2.5の濃度に関係すると思われるものを考えた。 以下は独断と偏見。 各都市の環境（人口密度、面積、気候）…

スキルアップには考えるより、まずは手を動かすこと。 SIGNATEには世の中でよくみられるケースの練習問題があります。 とりあえず、すべてやっている途中。 【練習問題】銀行の顧客ターゲティング 185位/12,450人中 【練習問題】お弁当の需要予測 3,317位/15…

kaggleで毎月実施されているテーブルデータの練習問題です。 www.kaggle.com 今回はバイオデータから状態１、０を判断する2値の分類問題です。 データはセンサーの時系列情報のみなので、LihgtGBMで予測するにはデータを変換する必要がありました。 センサー…

スキルアップのため、SIGNATE,Kaggleのコンペに参加し始めました。 今回は"第20回_Beginner限定コンペ】診断データを使った糖尿病発症予測"に挑戦。 無事'intermediate'に昇格。 最近はLightGBMに特化して練習中。 その理由は性能が良い（高速。新規に特徴量…

プログラムは前半と後半の2つに分かれていて、後半プログラムのAI導入を検討したい中小企業との協働プログラム案件が日刊工業新聞に載りました。 （リンク先の記事を全文読むためにはユーザー登録が必要です。悪しからず。） www.nikkan.co.jp 協業先はネジ…

経産省が主催しているAI Questに21年９月から参加しました。 ”AI Questは、参加者同士が学び合い、高め合いながらAI活用を通した企業の課題解決方法を身に付けるプログラムです。”をコンセプトに参加者の共助によってAIのスキルアップをしようと言う場です。…