杏仁まぜそば
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データに内在する数学的構造を発見し情報処理に利用したい。 Kaggle Master (🥇🥇🥈), AtCoder水（引退）, 資格雑多, SDVX インペ 🥁🥉
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超解像コンペ優勝しました！！！
†知り得たか？kaggle masterの力を†
Solafune 衛星画像の5倍超解像度化 (for OSS)
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いま、current_month()月病です
【特有の症状】「5月病」ならぬ「4月病」に注意、症状の悪化で「6月病」も
4月は、体の機能を保つ自律神経の乱れから、頭痛やめまい、倦怠感や不眠を訴える患者が多いという。また、春は気分が高まりやすく、知らずにオーバーワークになってしまうことも要因の一つだという。
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アニメで「この謎の数列は…円周率！」ってなるシーンがあったんだけど円周率には全ての（有限な長さの）数列が内包されてるんだから当たり前では…となってしまった
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数学の点が明らかに低すぎて不自然だ
ちゃんとtex形式で問題分をプロンプトに入力してwolfram拡張つかったらまともな点数になる気がする
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ブログを書きました
特徴量重要度にバイアスが生じる状況ご存知ですか？ - 学習する天然ニューラルネット
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回帰不連続デザインだ…
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pandasでapplyするたびに欠損値の場合の処理を書くのめんどくセーと思っていたが na_action='ignore' という引数が全てを解決した
今まで無限時間損してたわ
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と思ったらちゃんとやってた
”AIに出すプロンプト（指示文）の工夫や、計算用の外部プログラム「Wolfram（ウルフラム）」との連携などの対策は、数学では通用しなかった。”
数学が1点では…ChatGPT、英語8割超も「東大不合格」：日本経済新聞
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そういうことじゃないんだなぁ解散
“月～木曜日の労働時間を9～10時間と所定の7時間45分より長くし金曜日を休めば週休3日にできる”
日立、週休3日で給与維持 生産性向上へ働き方改革: 日本経済新聞
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GPT-4で擬似アノテーションできるようになったのはかなりでかい気がする
ちょっとコストかけて擬似アノテーション（それでも人間よりは圧倒的に安い）
→データセット整備
→そのタスク特化のモデル作成（運用コストがGPT-4より圧倒的に安い）
ができるようになった
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原因分析をする人に知って欲しい
ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta
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論文に出てきたので今更勉強したけど、PFNの解説が分かり易すぎて目から鱗がどんどん生えてきました
Group Lassoでグループごと重みが0に潰れる理由 | Preferred Networks Research & Development
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書いた
時系列データでVariational AutoEncoder keras - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク
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Kagglerがやりがちな（？）“trainデータにtestぽさを重みづけて学習するやつ”の理論的妥当性が、施策デザインのための機械学習入門のP45に書かれてて非常に良い
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ツイッターが死んでるけどみんなの力でバズらせてくれ
【Streamlitよりいいかも？】機械学習系のデモアプリ作成に最適！Gradio解説
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カグルやってないので目から鱗ばかりだった
コピペで使える。Kaggleでの実験を効率化する小技まとめ - 天色グラフィティ
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⚠️警告デマ注意！⚠️
「男性へのクリスマスプレゼントはネクタイやハンカチがおすすめ」というデマが流れていますが絶対信用しないでください！
男性が本当に望んでいるのは『GeForce RTX 3090』です！
補助電源8ピン×3もなくて動かせないよ〜😭
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過去に似たコンペ2,3コンペ漁って1~10位までの解法に目を通しつつ、現コンペのディスカッションを全部追って効くものを試すと銀メダルは取れるという肌感覚
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競プロ強い人「問題解けないのが普通だから！」
競プロ強い人「一年かけて茶色になってもいい」
Kaggle強い人「expert以下は雑魚」
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Pythonスクリプトのデバッグをちょちょっとしたいやつ
ipythonに入ってから
[1] run
実行がバグ等で止まった後に
[2] %debug
で簡単にエラー発生部分に入れることは広まって欲しい
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書きました
【それを言ってはいけない！を言う】「データ分析失敗事例集」 を読んで
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本当に効きました
Confident Learningは誤った教師から学習するか？ ~ tf-idfのデータセットでノイズ生成から評価まで ~
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施策デザインのための機械学習入門、やっと読み終わった
数式全部追ったし、実装も理解しながら動かしてったので結構時間がかかってしまったけど、この本は知の高速道路感がすごい
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nvidia-smiがたまにぶっ壊れるの
sudo apt --fix-broken install
だけでわりと直るんだ 知らなかった
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何の特徴も才能もなかったけど諦めをやめただけ
ここで証明
真っさらな想い貫いて 一回きりのライフを胸張って生きろ
限界なんかで止まらないで
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これ、中心極限定理で分布が正規分布に収束していく話と混じってるんじゃないか感ある
@usukutilife
@u874072e
一般的な統計処理において、標本数が30を超える場合には正規分布を仮定できますが、えん さんが調べた結果だと全然正規分布になってないので、食べログの数値操作疑惑、真っ黒じゃねーかと。
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”CUDAによる実行時間はRTX3090で0.003秒と、Pythonに比べて75万倍高速化されました。”
みんなcudaを使おう
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"ヒープソートは、 log(N) 以内の時間であることが計算上確認されています。"
世紀の大発見か？
Pythonのheapqモジュールの使い方【初心者向け】 | TechAcademyマガジン
@techacademy
より
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PFN、国力に寄与しすぎている
専門家も脱帽 深層学習を使った量子化学計算の威力：日本経済新聞
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ロスが発散して戻らなくなるニューラルネットみたいで可愛い
あまりに失敗を繰り返すと、ある時点で「人は失敗から学ばなくなる」と判明！
米CMUの研究で、失敗体験は最初のうちこそ学習効果を高めるものの、ある閾値を境に効果が下がり始めることが判明。失敗が蓄積し続けると、私たちは失敗から学ばなくなるようです。
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コンサルのクソ仕事できマンだろうがGAFAのイケイケエンジニアだろうが一生働いても前澤さんのソファ一つすら買えないんだから、仕事ができるとかできないとか給料が高いとか低いとかすべての議論は無意味だ…
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これこれ
年収変わってない（むしろ増えてる）とかよく言われるけど平均年齢の増加を考えてないのでこの図が欲しかった
（手取り換算だともっと悲惨そう）
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ランカーじゃないけど、なぜかインタビューされました
Kaggleランカーの9人に聞いた、2022年面白かったコンペ7選と論文7選
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院生の時に修論で成果出てないからと言い訳してKaggleをやらなかったが多分全く逆で、Kaggleやってたら修論が勝手に生えてただろうなぁ
効率良く色々学べすぎる
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Yahooのスペシャリスト枠の募集要項、競プロ枠が本当にエアプで笑っちゃう
（atcoderのレートが異様に厳しいの、各種コンテストサイトのレートが同じ評価で日本語が使えるatcoderだけ厳しく+400しとこw みたいなノリが感じられる）
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AtCoder黄色の人の年収が思ったよりだいぶ低くて泣いちゃった
前見たあるKaggle masterもだいぶ低かったしスキルがあってもダメな世の中なのか…？
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めちゃくちゃ神資料を見つけてしまった
緑の因果推論本と扱ってる内容は一緒
コードが充実
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ベンチャー企業だと技術書購入支援みたいな制度あるけど、（会社にもよりますが）大手だと技術書unlimitedであることが多いと思う（そして福利厚生として宣伝するまでもないのでどこもアピールしてない）
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競プロを破壊するLLMになって欲しい（適当）
コードコンサルタント - Anthropic
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All I needかもしれない(日本語不自由者)
技術をわかりやすく伝えるためテクニカルライティング
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from fastai.imports import *
↑
これでnp, pd, pltがインポートされるの初めて知ったしめっちゃ闇感あるな
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サーバー上でnotebookを実行して出力結果を保存するコマンド5億年前に知りたかった
（ブラウザだと接続切れたら結果が保存されないのでね）
jupyter nbconvert --execute HelloWorld.ipynb --to notebook --inplace --debug --ExecutePreprocessor.timeout=86400
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許せなくなっちゃった…
“退職金は年々凄い勢いで減り、大卒社員の退職金平均額はこ���20年で1000万円以上も下がっている。今後は一般サラリーマンの退職金は完全になくしていく方向です。”
岸田政権の「雇用制度大改革」の真意
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最近のbit全探索のdiffが減ってきてるのはPython勢が増えてるからって気もする
product(range(2),n)でn桁のbit全探索できちゃうので
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これはpolarsキラーかもしれない
みんな慣れてる書き方で書きたいもんな
I love Pandas! I've been using it ever since I started doing machine learning more than a decade ago.
Now that the Pandas 2.0 release candidate is out, I was just taking the new PyArrow backend for a test drive. It's a significant boost over the original
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論文を読みました
Confident Learning -そのラベルは正しいか？- - 学習する天然ニューラルネット
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ローカルLLMいらなくね？って思ってたけど、企業のお気持ち一つで性能が無限にナーフされるリスクを考えると性能の高いローカルLLMは必要かもしれない…
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で任意のpythonオブジェクトを保存できること
意外と知られていない気がする
pickleより楽にpythonオブジェクトを保存する方法
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会社｢こいつらは退職しそうだし給料減らして適当な仕事をやらせればええか…」
社員｢なんか明らかに待遇が不遇だし転職するか…｣
そして達成される精度100%
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自分も9ヶ月でKaggle masterになる方法とかいうゆっくり解説作って大炎上するか
（まずは強いチームメイトを見つけます。次に運のステータスを上げるために神社にお参りに行きます。）
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Claude3やべぇわ
ChatGPTでは書けなかったpolarsのコードを一発で吐いてくる
（ChatGPTだと明らかにpandasと混同してるような挙動をしていた）
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