22. Pythonライブラリを作ってみる

Scrapbox お題 fastai/fastprogress fastaiのプログレスバー 特徴量エンジニアリングの書籍がでるっぽい uber/ludwig 米Uber、コードを書かずに深層学習モデルのトレーニングができるツール「Ludwig」を発表 | OSDN Magazine uberが出してきた、コードを書かずに機械学習ができるツール まだ、あまり情報や記事は出てきてない 今後こういうのが増えてきたら、Kaggleのスコアがベースアップしてきて、より厳しい戦いになっていくのか。それとも、onedayコンペみたいな、いかに早く精度良く作りあげるのができるかみたいな戦いになりそう。 Pythonパッケージ作成中 とりあえず公開できた regonn/polar_bear Kaggleとかで、csvから読み取ったpandasのデータをそのまま渡すだけで、ワンホットとかnan値をいい感じで処理してくれるライブラリが欲しかった 使用感 polar_bear.ipynb とりあえずタイタニックで、そのまま csv_read した dataframe を渡せば、light_gbm とかで処理できる形にできる 現状タイタニックで正答率6割ぐらいで低めだけど敷居は下がった感じ 他のテーブルデータのコンテストでも試してみたい 名前はpandasをクレンジングしてくれるので白熊(polar_bear)と名付けた テストとかあんまりなくて、コードも汚いので特徴量エンジニアリング勉強しながらメンテしていきたい Googleポッドキャストを使ってregonn&curry.fmを購読してみる - わかめの備忘録 Googleポッドキャストは3倍速で聴ける iphoneのポッドキャストは最大2倍速なので、より早く聴けると思った 自分もGoogleポッドキャスト使ってる。 そのまま記事部分も表示してくれるのでリンクも飛びやすい “Trim silence” を使うと無音を飛ばしてくれるからより早く聞けるけど、小さい”っ”とかも無音とみなされるので、ツイッターがツイターって聞こえてしまう。 Signateのランキング 総合ランキング説明 | SIGNATE - Data Science Competition 今週のkaggle 新コンペ Santander Customer Transaction Prediction | Kaggle 特徴も少なく、匿名化されており誰でも参加しやすいコンペ ディスカッション では、8000人を超える参加者になるのではという予想もされていた カレー Eloコンペ Kernelをようやくこえることができた れごん Kaggle の勉強会開催とライブラリ作って終わってた。