K_mat
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kaggle GM(🥇6🥈1🥉0) 博士(工学)。趣味のデータサイエンス。 ヘルメットをアサインするのが得意。仕事はrobotics
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たくさんのGMおめでとうコメントありがとうございました🎉
運やチームに恵まれたこともあり、自慢の5prize GMです！ひきつづきコンペも機械学習もがんばります💪
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NNには常に低姿勢でありたい
モデルにデータを「食わせる」のではなく「美味しく召し上がって頂く」みたいなこと書いてあるスライドがどっかにあったけど、言い得て妙
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序章の意識が高くてよかった。
> 仮に要約を読んだだけでその論文を理解できたとしても、その程度で理解できる論文は自分のコンフォートゾーンの中にあるものなので、理解したとしても成長にはつながっていません。
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あのKaggleで単独優勝だし、株価に影響でるかも。
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データ無いのに機械学習したがる人には「データないしやめましょうよ」と言いたくなるけど、データがないことを理由に機械学習を諦めようとする人を前にすると「●●という手法があってですね」と引き留めたくなる
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有名どころだけど、これめっちゃわかりやすい。強化学習完全に理解してしまいそうです。ごめん。
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あらいさんのこれ読んだけどすごい。
まだ比較的入社して間もないのにここまで理解して書いて実装もしてるのは流石すぎる。
ロボティクスも近いところが多いから、知識や方針的なオーバーラップが大きいせいかな。裏の努力に過剰反応しちゃう。
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kaggleのNFLコンペ2でソロ優勝をいただきました！嬉しい！！
久々のkaggleは寂しい独り旅でしたが、日本からの参加者も多く、Twitterを眺めながら終始楽しく取り組めました。
皆さんお疲れさまでした＆おめでとうございます！
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会社の後輩がチーム組んでkaggleしていて、平日の夜遅くまでがんばっているらしく、業務中に疲れを見せる人もいる。
プロ意識が低い。これじゃどっちが本業かわからない。ちゃんとkaggleに注力してもらわないと困ります😤仕事はそれらしく誤魔化してください。
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lightGBM勢に叱られるかと思ってふせてました。
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睡眠コンペ2nd解法作成中。
あとでまたdiscussionにあげます。多分2nd stageがユニーク。
●1D UNET＆後処理
●1日2eventを考慮した2nd stage
●評価指標がAPなので予測詰め込み。特にアノテーション特性上、近傍が効く。
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kaggle GM振り返りポエムを書きました！
日記みたいなものですがご査収ください！
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Kaggleでカッコよく勝とうと頑張ってきた、主に振り返り記事です。あまり内容の無いお目汚しポエムですが。
(Kaggle Advent Calendar 24日目)
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私も以前はよくわからなくて、同じやん！とよく思ってました。
思うに、試行錯誤の経験値が大きいので、適切な前後処理やモデルやバイパラ、augmentationやlossの選定、その他細かい気配りをサクッとやってると気がする。これで銀圏。
そこにコンペ本質的なところを1つのせれば序盤金圏のできあがり。
コンペ強い方って、そもそもベースラインで叩き出すスコアがめっちゃ高い印象なんだよな
使ってるモデルは一緒だし、初手の前処理とかパラメータの差なのかな
この差がなんなのかずっと掴めずにいる
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2nd…！くやしい！！ensembleとおしたかった！
なにはともあれ、お疲れ様でした。みなさまの解法たのしみにしてます。
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僕が上げたので本日の成果は100億です。
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h2o teamには派手に負けたけど無事2ndで終了！みなさんお疲れさまでした。
２度目のsolo prizeといい形でMasterも決まりました！��れしい。息子に自慢するぞ。
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kaggle DFLコンペはpublic2ndで終了。
終盤のばせず悔しい気持ちもありますが、とりあえずは前コンペがまぐれでないことを示せたので満足です！
参加者の方々のtweetもすごく励みになりました。皆さんお疲れさまでした。
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kmat CNNパートのみシェア。
2DCNNをプレイヤ周辺でそれぞれおこなってマスクっぽいのを予測させて、プレイヤー間の積をとって、インターセクションの最大値をとりました。交差領域からロスを発生させるので安定性◎
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GPUの発熱がやばいのでリビングからPCを移動させてたけど、「ここ(リビング)においといてほしい🥺」と娘に言われた。
「あつくても、パパがおへやにいるほうがいい」と言ってもらった。優勝🎉
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睡眠コンペはそろそろ最終サブ。無念のエラーに終わりそうですが、とりあえずpublic 1stは守れそうな雰囲気です。みなさま、お疲れ様でした＆グッドラック！
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会社でKaggleの記事を書きていただいたけど、ライターがKaggleをまったく調べずに来て話は噛み合わず、あまつさえ途中で連絡不通になり、５割ぐらい自分でインタビュー記事を書き、残り５割は誰の発言がわからない記事を発行する実績を解除した。
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私もkaggleとMLはじめる時点で30歳を超えていたけど、恥ずかしながら「訓練すれば勝てないというものでもないはず」という根拠のない自信を未だに持ってた。
レベル30以降は延びないというわけではなくて、能力の伸長が前よりも予測しやすくなるということを言いたかったのだと思う。
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4prize目(3solo)でkaggle rankもほんの少し更新し、自信もついてきました💪
わたしもとうとうGMリーチです！働かなくていいGM工場があれば教えてください！
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なぜ2位でも金メダルなのかと純粋な息子に煽られた。まるで某氏のようだった。10位ぐらいまで金メダルな旨を伝えるとかなり驚いていた。銅メダルの数には言葉を失っていた。
しまいには「ぼくでもとれる？」と言い出したのでチームマージを提案しておいた。
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RTが思いの外ネガティブだった。できない理由ばっかりで暗くなるな。
PFNもRistも素晴らしいエンジニアを抱えてるし最高！こっから盛り上げてめっちゃいいもん作ってくぜうぉぉお！でいいのに。
AI後進国と言われているけども、Kaggleのコンペでは世界中のデータサイエンティストの中で１位・２位争いを日本企業同士でしているのをもっとメディアに発信して欲しい。
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会社でkaggle部的なグループを最近つくってみたけど、大半の人と温度差が50℃ぐらいありそうなことに気づきつつある。
twitter見てると、自分はすごくライトな方のkagglerだと思ってたんだけど。一般人はもっとスーパーにライトなのか。
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またdiscussionにあげますが、ざっくり以下のような解法です。ボール近辺で精度良く切って時系列予測させただけですが、検出精度を上げるために色々してます。
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先週は1000億も会社に貢献したので、今週はKaggleしちゃおうかな。
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NNで回帰予測するときに同時に確率分布も出力させたいときのベストプラクティスってなんなんでしょう？GT自体は単一の値で、NN予測値の確信度的にほしいシチュエーションです。
2ステージにしたり、なんかしらの確率分布を予測させて分布系のロスにしたり…？
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順位的に弱めですが、スバルコンペ解法。
1. RAFTで自己教師ステレオデプス推定
2. 単物体（前方の車）検出
3. 3DCNNで速度推定
4. 上記で求めた距離および速度の値をカルマンフィルタで統合
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某パパkagglerが隙間時間でコンペして優勝したと言ってたのでここんとこ隙間時間にkaggleしてる。
へぇ、なるほどね。一週間たってもベースライン完成しないじゃん。
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優秀な人が副業したがってしまったり、夢中にさせてあげられないのはマネージメント的には不甲斐なさを感じる。休日も我慢出来ないぐらい涎垂らしながら業務させてあげたい。
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すご。neural fieldのチュートリアル。こんなんタダで見れるのほんといい世の中だと思う。
Neural fields are emerging as useful signal representations in computer vision & beyond. Our full-day introductory
@CVPR
tutorial on the topic is now public.
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今日は昇進+kaggle GM祝いをしていただいた🎉
後輩たちの提案＆おごりでめちゃくちゃありがたかったし楽しかった！上長冥利につきる…。
私ももっと彼らのためにがんばるぞ💪
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kaggle NFLの件で実は今日読売新聞の夕刊に記事を書いていただいてたりします。
大したkagglerでもないのに崩し字でテレビにでてNFLで新聞にのるという謎のメディア露出実績を達成しました！Thanks kaggle!
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masterじゃないけどNFLはほぼkaggle notebookとcolabでした。今の4sqもnotebookで遊んでますが一応金圏にいます。
初心者ほどデカいモデルとデカい処理に頼りがちなので、コンペを効率的に進めるための省エネテクを習得してから考えてもいいような。という個人的見解です。
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急いで書いたのでちょっとやっつけ気味ですが、いつものパワポ解法資料でございます。
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次はcharmさん🔺から画像コンペ入門。これはリッチな入門講演。
pytorch lightning、warmup cosine、adamw、lrは昆布系が1e-3でvit系はやや低め、backboneとheadでlrを変えたり。
#関西kaggler会
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会社で、コンペを知らない人に「勝てると思ってやっているの？」と問われて、「初参加以降、全部優勝できると思ってやってますよ」と即答した自分に少し驚いた。
masterのくせに強気な発言だった。expertなら耐えられなかった。危ない。
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今日は面談があった。特許も論文もガンガンだしてるし博士もとってるし畑違いだったDSもいまや飛ぶ鳥を落とす勢い、こんなお買い得ないっすよ旦那！アピールしてきた。来年は一億円プレイヤかな。
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先日流れてきたkaggle弱い人あるある「問題の本質をとらえずにモデルやパラメータチューンに終始する」を見た後輩に、
「最初はそれで全然いい。むしろ感覚が養われるかも。毎回はちょっとあかんけど」と伝えたんですが、いいですよね？
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これkaggler好きそう。domain adaptationのために、対象のドメインで対照学習したあとラベル付きデータでファインチューンするだけらしい。
Pretraining is ≈SoTA for domain adaptation: just do contrastive learning on *all* unlabeled data + finetune on source labels. Features are NOT domain-invariant, but disentangle class & domain info to enable transfer. Theory & exps:
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忘れないうちにソリューションあげときました！めちゃくちゃ端折ってますがご査収ください！
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機械学習のお勉強フローみたいなの見かけるけど、目的駆動でやった方が楽しいですよね。kaggleで優勝とかでも全然有りだと思う。
先達に学ぶのはもちろん効率的だけど、これは他の誰でもないお前の物語だってアーロンも言ってた。
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これまじか。私はなんのためにuser idとanime idの関係を理解させるNNくんだんだ…。
ユーザの強さは均等じゃなくて、特定のユーザに軽くオーバーフィットさせる方がよかったのかな。すご。
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振り返り。
今年は自分で手を動かさない仕事の楽しさも満喫できたのがよかった。来年も楽しい仕事を提供したい。
手を動かす方(kaggle)は調子よく2prizeで総獲得賞金も1000万を超えた。来年はGMと1億円を目指したい。
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やったー！この1DCNNのUNet、まだまだ初心者のときに書いたのだけど、たまに「これ見たよ」と言ってくれるkagglerがいて嬉しい。notebook公開はこういう縁ができて良いですね。
tubo氏の共有コードなども大いに参考にさせていただきつつ、最終的に私のソリューションの最も根幹を成しているのは、K_mat氏のこちらのnotebook。これをPytorchに焼き直しつつ、色々と改造を加えていった。
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NFLのゴールドが確定して、CompetitionはGrand Contributorになりました。まぐれ感のある順位履歴です。
イベントにハブられがちなので、expertになるまでは多分がんばります。
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特に大きな昇給もなかった仕事帰りにXを開いたせいで、Metaの労働環境とnvidiaのストックオプションという圧倒的な目に毒を浴びている😇
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colabがないと無理？いやいや、kaggle notebook40時間あるから週6ぐらいでできるんですよ。
そのためには無意味な実験減らして効率的に進めることが大事。なのでまずは経験を積むためにGPUを買うのがおすすめです。
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転職意欲は高くないけど、後輩が転職エージェントにチヤホヤされているのが羨ましくて、純粋にチヤホヤされたいがためにlinkedinを記入した。
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だれも回答してなさそうなのでなにか書こうかと思いましたが質問が多すぎました。笑
いい特徴量をくわせてモデルをつくる、というとかなりシンプルなコンペを想定されているのか誤解しているか。実際はそのテクはある程度備えた上で、それ以外が競争の本質になるケースが多いんだろうなと思います。
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最後の方に紹介されてる会社の求人内容が興味深かった。立派な企業が並んでるけど、どれも要求スペックが過度じゃなくて好感がもてる。
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くそながいソリューションをあげておきました。
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すぐにdiscussionにあげますが少しだけ解法。
●高解像度の検出器
●画像を2DMapに落とすCNN
●チームのarcface分類器
●xyとチームの3DMapをトラッキングデータにあわせるICPマッチング
●trackingと特殊なWBF ensemble
という感じです。
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NFL inferenceをオープンにしました。説明もなく、コードも汚く、お目汚し失礼いたします。
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給与ほぼフラットやないかい！暫定とか知らんわ！ふて寝ふてkaggleしてやる！😡
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kaggle masterは1000万円以上のオファーの十分条件じゃなくて必要条件だと思ったんですが、そんなこと言うと「またこいつはダークサイドだ」って思われるんじゃないかと10秒ぐらいちゃんと悩んでからpostした。
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結構伸びた！あと半月がんばろう。
くるぴーさんが煽れって言ってた(？)けど、多分まだみんなスコア隠ししてると思うから大人しくしとく。
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dfl2ndの賞金振り込んでいただいた！ダイレクトに成果物に紐付くので、給与とは違う嬉しさがある。Thanks DFL!
現行NFL次第で賞金総額1000万ぐらいいきそう。給与少ないから普通に嬉しいし、おかげでゼルダ買える。
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見れるかな。画像はるの苦労した。英語いい加減でごめんなさい。
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最近、娘は何しても「えぇー！ぱぱしゅごい！」とキャバ嬢の如く褒めたおしてくれるのに、息子はkaggleのコンペで90点(0.9)下回るとディスってくる。
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私が優勝したらゲーム買ってもらえるはずだった息子が、優勝できなかったことを知って、途端に２位を賞賛しだした。「二位でもパパすごい！」
(だからゲーム買って)という心の声が丸聞こえでかわいい。
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おつかれさまでした！
怖い人だと思ってました、が４回
発表面白かったです、が５回
実はファンです、が１回
ありました。こわくないです👹
#関西Kaggler会
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ボール検出はstride8ぐらいでunet切り上げれば、解像度フルでも精度＆スピード十分両立できました。50fps以上。
最新の検出器をただのりしてる皆さんはSSDから出直してください！
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rsnaはラベルがずれまくっているのでアノテーションツール作ったりもしてました。物理的にはラベル修正できるようになったけど、ドメイン知識的にはラベル修正できなくて詰んだので、ここに供養します。
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しつこいアピールの結果、転職せずとも人権と仕事を得るにいたった。
結局のところ、理解のある環境と人に恵まれるかどうか。当方JTCです。
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twitterとかkaggleでしか学生を観測してないので、「大学で機械学習やってました」と言われると国際会議で論文とおしまくったりコンペでソロ金とれますを期待してしまう。反省して欲しい。
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今日は新入社員が来て、素直でめちゃんこ良い子だった。
なので「エレベータは最後にでなさい！」とか「腰の角度は90度！」とか「当社は年功序列を廃止したので背の高い人が課長になっています」とか適当なことをずっと言い続けた。
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コンペ未参加者が現一位にチームマージ申請だすのは結構クレイジーだと思ってるんだけど、普通にメダル取ってる人からマシンリソースの熱いアピールとともに連絡いただくと、今までのメダルはそういうことなのかと勘ぐってしまう。
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画像中の絶対位置情報が重要なタスクでCNNとViTのembeddingの比較するのちょっと不公平だと思う。CNNはpaddingから頑張るのにViTはpositional encodingに教えてもらえるのでは。
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