monnu
@monnu0621
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Kaggle Grandmasterになるまでの振り返りブログを書いてみました！.だらだら書いていたらかなり長文になってしまったので、適当に飛ばしつつ読んでいただけると幸いです！.
monnu621.hatenablog.com
はじめに 約5年前にKaggleを始めてから、昨年の12月にKaggle Competitions Grandmasterになることができました。この機会に、Kaggleを始めてからGrandmasterになるまでの過程を振り返ってみたいと思います。 Kaggleに参加する前は、機械学習に関する知識はほとんどありません…
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RT @yu4u: 本日の関東Kaggler会の発表資料です。.timmの基本的な使い方から、timmの便利なモジュールの紹介、smpのTimmUniversalEncoderを参照しながら抽出できる特徴マップのバリエーション等を紹介しています。後半肉と誰得資料に….https….
speakerdeck.com
関東Kaggler会の発表資料 https://kanto-kaggler.connpass.com/event/362280/ timmの基本的な使い方から、timmの便利なモジュールの紹介、smpのTimmUniversalEncoderを参照しながら抽出できる特徴マップのバリエーション等を紹介しています。
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RT @tattaka_sun: この後のLTで使う資料です. 画像コンペでのベースラインモデルの育て方
speakerdeck.com
イベント「上位Kagglerに学ぶ~画像コンペの戦い方~」で発表したLTの資料です。
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Kaggle Jigsawコンペのベースライン公開しました！.現在LB 7位相当のスコアでして、Qwen2.5のGPTQモデルをLoRA Finetuneし、推論にはvLLMを使用してます.これで参加者増えると嬉しいです！.
kaggle.com
Using AI models to help moderators uphold community-specific norms.
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RT @goinc_ai_tech: 株式会社博報堂テクノロジーズ主催のイベント「上位Kagglerに学ぶ~画像コンペの戦い方~」にてAI技術開発部の福井(@tattaka_sun)が登壇します。画像コンペに特化したLTやパネルディスカッションが用意されたイベントとなっています….
hakuhodo-technologies.connpass.com
# どんなイベント？ このイベントは、Kaggleの画像コンペに特化したイベントです。 第1部では、登壇者それぞれが「自分ならではの戦い方」や「毎回取り組んでいるアプローチ」、さらに「画像コンペで特に気をつけているポイント」や「上位入賞時に意識したこと」など、日々の取り組みや実体験をLT形式でお話しいただきます。単なる成功事例の紹介ではなく、着眼点や工夫、考え方にフォーカスした内容でLTを行...
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RT @goinc_ai_tech: Kaggle「Yale/UNC-CH - Geophysical Waveform Inversion」にて、AI技術開発部の内田(@yu4u)と立松(@monnu0621)のチームが1365チーム中10位となり金メダルを獲得しました。本コ….
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RT @yu4u: 地震波コンペお疲れ様でした！.↓解法.モデルは、5x1000x70の入力を224x224にリサイズして普通にforwardして7x7の出力を得て、��れをpixelshuffuleで70x70にのばすだけのデコーダもないシンプルなもの.その後、forward….
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RT @goinc_ai_tech: Kaggle「NeurIPS 2024 - Lux AI Season 3」において AI技術開発部の宇都(@kuto_bopro)を含むチームが701チーム中9位となり金メダルを獲得しました。 ゲーム状態が部分的にしか観測できない環境下で….
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RT @goinc_ai_tech: AI技術開発部の立松(@monnu0621)が社内勉強会にて発表した資料「Kaggle自然言語処理コンペ向けローカルLLM活用入門」を公開しました。 ローカルLLM初心者向けにコンペで役立つ情報をまとめています。LoRAのパラメータやvLL….
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RT @goinc_ai_tech: AI技術開発部の福井 (@tattaka_sun) が社内勉強会の資料「実は強い 非ViTな画像認識モデル」を公開しました。 近年登場したself-attentionをベースとしない、CNN中心のモデルについて紹介しています。ぜひご覧くださ….
speakerdeck.com
社内のCV輪講で使用した資料です。 CNNを構造の中心とした画像認識モデルアーキテクチャについて、近年登場したものを紹介しました。 以下スライド中の参考文献のリンク [1] https://arxiv.org/abs/2103.07579 [2] https://arxiv.org/abs…
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RT @goinc_ai_tech: AI技術開発部の内田（@yu4u）が第3回 関東Kaggler会で発表した資料「2.5Dモデルのすべて」を公開しました。.3次元画像を扱う際に、3Dモデルよりも有効なことも多い2.5Dモデルについてコンペ・論文の事例と共に解説しています。ぜ….
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RT @yu4u: 今日のLT発表資料です。Kaggleの医療画像コンペ等で活躍する2.5Dモデルの生態を解き明かし、みんなで明日からオレオレ2.5Dモデラーになろうという発表です。. #kanto_kaggler.
speakerdeck.com
Kaggleの医療画像コンペ等では3次元画像を扱うことが良くあります。 3次元画像なので3Dモデルを利用することが自然に思えるが、2.5Dモデルと呼ばれるモデルのほうが性能が高いケースが多いです。 この2.5Dモデルの構築のバリエーションを概説し、あなたも明日からオレオレ2.5Dモデラーになろうとい…
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RT @tattaka_sun: この後発表するmiddle LTの資料です！先日終了したCZIIコンペの振り返りです.#kanto_kaggler.
speakerdeck.com
第3回関東Kagger会で発表したmiddle LT資料です（後で資料内リンク追加します）
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RT @goinc_ai_tech: Kaggle「CZII CryoET Object Identification」にて、AI技術開発部の内田(@yu4u)と福井(@tattaka_sun)のチームが931チーム中4位入賞し金メダルを獲得しました。 本コンペで得られた知見は….
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RT @yu4u: CZIIお疲れ様でした！.ひたすらLBでモデルチューニングゲーでした。同じモデルでもfoldによってスコアが大きく違う宝くじ感。.モデルとしてはケロッピ先生の2Dバックボーンの中間出力をdepth方向にpoolしていくエンコーダが一番良かったのでそれをベース….
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RT @goinc_ai_tech: AI技術開発部の宇都(@kuto_bopro)が社内勉強会にて発表した資料「Kaggle Eediコンペ振り返り」を公開しました。 解法の各所にLLMが採用されており機械学習コンペでLLMがどのように活用されているかを紹介した資料となってい….
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