ねじゅみ
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ドラクエチーム「ふわふわにくきゅう」のヒュンケル的存在であるねじゅみです。フォローもリムーブをご自由にどうぞ。ドラクエブログ「ねじゅみの残業完全ガード（専）」はじめました。 MTGは Kaggleは
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CursorでClaude-3.5-Sonnetを使っているんですが、"あなたの仕事は、私の指示に従うことではなく、プロジェクトに最高の結果をもたらすことです。"と指示したら、急にキビキビと良いコードを出力するようになりました。私の想像力が彼の枷になっていたようです。
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内輪で分析コンペやったのですが、多くが「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読んでいて、Pythonもデータ分析も初めてという人たちが妙に玄人じみた解法出してきて驚きました。textをTFIDFからLogisticRegressionでoofにmeta-feature生成とか、NNにnumericをrankGaussとかまるで初心者の手筋じゃない。
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Weights & Biasesに来てから初のブログです。wandbのHugging FaceやLangChainとの連携の紹介などです。
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発表直後すぐにgpt-4oの評価を回しておりました。評価系にもよると思うのですが、私たちのNejumi LLMリーダーボードNeoではGPT-4同水準（ごく僅かに及ばず）、速度はllm-jp-evalで比較すると圧倒的大差をつけて爆速でした。
#wandb
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春は新しいスタートの季節ですが、かくいう私も5年ちょっと働いたDataRobotを卒業して、今日からWeights & BiasesにJoinしました。Japanでは2人目なのでちょっとドキドキワクワクですが、界隈の皆様におかれましては引き続きよろしくお願いいたします。
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関西Kaggler会、始まったー！！
関西kaggler会はじまりの儀式
关西kaggle会议开幕式
Kansai kaggle meeting opening ceremony
#関西kaggler会
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審査通過しました！当日は他のサークルさんの本も楽しみです。よろしくお願いします！
ワンドビー完全理解者の会 | WandBで始める実験管理 - MLOpsからLLMOpsまで #技術書典
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DataRobotテクニカルウェビナー「機械学習における特徴量の設計と管理」 を公開しました！
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プログリットのインタビュー記事に載りました！恥ずかしいことこの上ないのですが、私自身前職でも現職でもお客さんに支えられて何とかやっているわけですので、こういうのは本名もスコアも隠さず協力しようと思いました。 #プログリット
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#技術書典 15で頒布予定の「WandBで始める実験管理 - MLOpsからLLMOpsまで」ではWandBの基本機能から応用機能、多様なユースケースでの実用例を紹介してます。是非お立ち寄りください！
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MLの学習はデータセットの行数・列数に対して線形以上のペースで計算時間が増大するため、ネガティブダウンサンプルによる計算時間削減効果は非常に大きく、よく同時に行うバギングによる増加分を補って余りある。余剰の時間とメモリを追加の特徴生成や各種検討に用いることで、精度向上も目指し得る。
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話題の「Kaggleで勝つデータ分析の技術」ですが、実は私もレビュアーとして製作をお手伝いさせて頂きました。ここまで実戦技術を詳述している書籍は現在他にはなく、日本のデータサイエンス及びKaggleコミュニティの発展に新たな貢献してくれると信じています。
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あまり普段はNotebookは公開しないのですが、たまにはということでHungry Geeseをとっつきやすさ重視ということでKerasの模倣学習でやったやつを上げておきました。
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本日の講演スライドです。 #関西kaggler会
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今回のsolutionはあとでちゃんと書きますが、
@Maxwell_110
さんと一緒にやったBengaliの復習的な内容です。L2 Softmax-> コサイン類似度でseen/unseenを分離して、seenには通常のマルチラベル層化抽出でガッチリfit、unseenにはGroupKFoldでロバストに、と言った具合です。pseudoは使ってないですよ。
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IEEEのGCP代金のクレカ引き落としがあり、嫁さんから凄い剣幕のLINEが飛んでくると言うincidentがありましたが、生きていきます。
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訓練中に敵襲を受け、絶体絶命というタイミングからの「こんなこともあろうかと用意しておいた」と格納庫の奥から出てくる良く整備された旧型機に浪漫を感じる者です。
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何故、100m走や剣道を実際のトランスポーテーションや現代戦と関連させてその価値を論じる人はいないのにKaggleはやたら実務と絡めて語りたがるのだろう？そりゃ役に立つこともあればそうでないこともあるだろうけど、スポーツとは、武とはそんなに浅いものではあるまいに。
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とあるパスワードをど忘れして、秘密の質問に答えようとしたら、「好きなスポーツ選手は？」と聞かれてサッパリ心当たりがなかった。何しろスポーツは特に見ないし、興味もない。散々悩んだ挙句にbestfittingと入れたら何故か通った・・・。当時の自分・・・
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私のところにも、「俺、このコンペ全然わかんないけどGMだから多分強いぜ？マージして」ってメールがいっぱいきましたよ。最高に格好悪かったですね。もっと背中を見せて欲しいです。
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Kaggleは初めからゲームないしスポーツとして楽しんでいるので実務云々は全く考えていませんが、leak（というかデータ）を見る目も役に立っています。お客さんのプロジェクトを拝見する際、プロジェクターで投影されたデータセットのheadから危険を察知できる嗅覚は他ではそうは養えないと思いますし。
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ディスカッションにDAEの再構成残差等の可視化を追加しておきました。割と見た目はっきりわかると思います。今回の私のsolutionはDAEによる教師なし異常検知で特徴抽出してCNNで分類というもので、元スペクトル、再構成スペクトル、残差スペクトルをchannel方向にconcatして学習しました。
#atmaCup
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テストデータが丸ごと存在して、しかし正解はわからないとというのはまあ、なくはないですよ。リストはもうあって営業ターゲッティングしたいとか。
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仕事もKaggleも勉強もとても楽しい。でもモンハンで「天をつらぬく角」が出るかに一喜一憂したり、ドラクエのピラミッドでブローチが出なくて泣いたり、MtGでサイドの最後の１枚に延々と悩んだり、撮りためたアニメを一気に見たりとああいう時間のかけがえの無さがうすぼんやり感じられてならない。
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@MLBear2
これはまさにこの評価の難しいところですね。ちょうど
@olachinkei
と会話していたところですが、jstarとSuffixがついているものはJGLUEを含む日本語公開データを学習しています。勿論評価データは学習していないですが、つまりこれは純粋なzero-shotではなく教師あり学習後に相当すると思います。
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JGLUEは教師ありでtrain部分を学習して良いならBERT系で既にかなり高いスコアが出るわけで、もしSeenタスクとして扱うのであれば端的に言って簡単過ぎるのでしょうか。知識面は元ネタの多くを占めるWikipediaはそもそも学習しているし、求められるreasoningも複雑ではないし。
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ほとほと疲れ切ったので、気分転換にgpt-4o-miniに人狼やらせてみました。エージェントごとに簡単なmemoryを持たせて内省して戦略を更新しながら発話していく感じです。OpenLLMでも動かしてみて、CALM3とか発言のvividさなどはこっちのが良いくらいでしたが、盤面認識がどうしてもまだ甘かったです。
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2020年もKaggle頑張りたいと思います。とりま１つはGoldとって進捗度を進めたいです。あと、去年も抱負にしてましたが、tabular以外でも成果を上げたいですね。せっかくTITAN買ったし、NNやろうかと思います。
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とあるデータセットで生のcategorical feature（特にone-hot）を直接突っ込んだ時のパフォーマンスはCatBoostがXGBoostやLightGBMをぶっちぎっていました。numericalでも遜色ないみたいなので、とりまデッキに4枚加えておこうと思います。
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嫁さんに「やっとコンペ終わるよー」と言ったら、「またどうせ締め切り延長するんじゃないの？」と返ってくるあたり、Kaggleに慣れすぎている感がある。もう流石にここまで来てそれはないとは思うけど。
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ちなみにLLM人狼はWeaveでトレースしていて、人狼が表では村側のフリをしつつ、裏で襲撃の計画を立ててたりなどもリアルタイムに何考えてるのかわかって面白いです。この例ではモデルはQwen/Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int8使ってますが、良い感じ。
#wandb
ほとほと疲れ切ったので、気分転換にgpt-4o-miniに人狼やらせてみました。エージェントごとに簡単なmemoryを持たせて内省して戦略を更新しながら発話していく感じです。OpenLLMでも動かしてみて、CALM3とか発言のvividさなどはこっちのが良いくらいでしたが、盤面認識がどうしてもまだ甘かったです。
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遅ればせながら、Nejumi LLMリーダーボードにClaude-3が追加されました。Claude-3はAmazon Bedrock経由で使用しています。本評価系ではOpusは僅差で及ばなかったもののGPT-4と同水準、末弟のHaikuもかなりの上位に入りました。
#wandb
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hakubishinさんがまるで玉座に鎮座する魔王のようだ・・・。大剣で斬りかかっても左右に控える側近のいずれかの魔力障壁で跳ね返されそう。
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土日は久々に分析環境のアップデートをしました。rapidsaiとxfeat、最近使用頻度の高いlibrosaやtsfreshなどを入れて、その他ライブラリのversionも上げて過去コンペのコードで動作確認等を実施。
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Kagglerの属性情報と各種コンペ成績、Twitterでの発言履歴などから3ヶ月以内に転職するか予測するコンペ、結構精度出そうな気がする。
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絶賛大募集中です。どなたかご興味あれば是非ともー。詳しく聞きたいなどありましたらDM！ 革新的なAIプロダクトで技術と世界を繋ぎたいデータサイエンティスト募集 by DataRobot Japan株式会社 (
@DataRobot_jp
)
#wantedly
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Permutation Importanceはいわば「失って初めてわかる大切さ」的なものを定量化しているわけですが、現実世界では失ってからわかってももう遅いことが大半なわけですよ。
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Weights & Biasesアドベントカレンダーをやります！WandB Reportsで参加して頂いて、最優秀者には豪華な景品も当たります。奮ってご参加ください（私も書きます）！
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3rd place solutionを投下しました。
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でかいインスタンス立ててる時のヒリヒリする感覚、Kaggleやってるって感じでたまらないですね！何かを代償に強大な力を得るって感じが厨二心をくすぐります。
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会社から3年ほど前に支給されたMacBook Proで仕事をしていたすぐ側で息子が麦茶をこぼしそうになってヒヤッとしましたよ。もし万が一壊れてしまって、M1搭載の驚くほどパワフルで省電力な新しいMacBook Proが代わりに支給されてしまったりしたら大変なことですからね。
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4GM本、有名なGrandmasterが書いた本だから高度で複雑なテクニックについて書かれているかというとそうではなく、essentialな内容が分かりやすく段階を踏んで書いてあって、想像以上に教育的だという印象。
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しかし、使えば使うほどTITAN本当にいいですね。手元の1080Ti*2やのmulti GPUインスタンスと比較して圧倒的に使いやすく、かつ特に何もしなくてもGPU性能がちゃんと引き出されるのでTITANもっとたくさん欲しくなってしまいますね。
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思うに、ホストが本気でその課題の解決をKagglerと共に目指してくれていたのならば、少々のshakeなんて大して気にならない。戦は時の運だから。ただし、ホストがそもそもsolutionなんて必要としていなかった場合（特定言語の普及、研究目的でのsubmissionのhistorical data取得 etc.）、これはダメだ。
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IEEEコンペではLGBM+XGB（+CatBoost）が上位ソリューションで多く見られましたが、この組み合わせによる多様性への貢献は極めて限定的で、「余裕があれば」くらいの意識でした。今回は深い木を作る必要がありましたが、深くなってくるとdepth-wiseとleaf-wiseで結構異なってくるということでしょうか？
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Heron VLMリーダーボードにclaude-3-5-sonnet-20240620を追加しました。claude-3-opusとgemini-1.5-proを超えてGPT-4に迫るものの僅か��及ばずでした。
#wandb
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スプラトゥーン２始めました。嫁さんが１の頃からずっとハマっていて夫婦喧嘩の火種になることがちょいちょいあったので、夫婦円満のためにいっそ自分もやることにしました。
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IEEEのソロ金狙いは一世一代の大勝負だったので突っ込みましたが、普段はそんなことしないし、Kaggleはお金かかるとかそういうこと全然ないですよー！
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2018中に仕事がhellだろうが育児があろうが、血を吐いてでもgold取りにいきます！口に出して言わないといつまでもsilver集めるだけになりそうなので敢えて決意を述べます。避けられない通過点！
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この土日は「この勉強をして、この仕事をここまで片付けておこう」とかちゃんと色々考えていたのですが、TwitterのKaggleクラスタ経由で面白そうな漫画が流れてきて、嫁さんから「ワールドトリガーならうちに全巻あるよ」で全部時間を持ってかれてしまいましたよ。漫画って怖いですねー。
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遅ればせながらcatboostを試してみたのですが、確かにちょっと強いのかも。今回、たまたまかもですが、stacking用に用意した数十の分類器の中ではXGBoostやLightGBMを抑えてindividualの性能でトップでした。
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@0verfit
私がすぐ気づけたのは完全にあの経験のお陰ですね。ついでに再構築したuser_idに適用したFEの中でも以前に教わったseq2dec（バイナリの履歴を桁方向に並べるやつ）がとてもよく効いていましたので、過去の学びはその一つ一つが確実に力になっています。
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久々にブログ書きました。
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trainingの方もNotebookを公開しておきました。とりあえず遊べるようにということでこちらもkerasの教師あり学習です。
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うっかり外資に転職したところ、研修も歓迎会も英語で死にかけました。せっかく強いKagglerが沢山いる会社なのでテクを盗んで力をつけたいところですが、もう少し慣れてからですかね。仕事も趣味もエキサイティングに前進していきたいところです。
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今更ながら、私のkaggle用DockerfileのLGBMのGPU対応をやっておきました。なにやら地味に使ってくれている人がいるようです。
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