久しぶりのSIGNATEコンペ ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ！ に参加しました。沖縄の過去時点の藻場状況を予測する内容です。扱えるデータの種類は多く人工衛星の数値データをメインに人工衛星の画像データまであります。私は画像データは使用しま…

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…

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…