mainyaaのブックマーク / 2017年9月8日

mainyaa id:mainyaa

2017年9月8日のブックマーク (5件)

このアンケートは回答を受け付けていません
申し訳ございません。このアンケートは終了しました。トップページに戻る Questant
mainyaa 2017/09/08
リンク
Kaggleのテクニック
5. Kaggleの課題を見てみよう • Otto Group Product Classification Challenge • 商品の特徴（９３種類）から商品を正しくカテゴリ分けする課題 • 具体的には超簡単２ステップ！ 1. 学習データ（２０万個）から商品カテゴリを推定するモデルを作成 2. テストデータの結果をkaggleのサイト経由で提出この課題で優勝したモデルが次のページである https://www.kaggle.com/c/otto-group-product-classification-challengeより図を引用商品の特徴推定される商品カテゴリ商品カテゴリを推定するモデル 6. 商品カテゴリを推定するモデル ※LEVEL1のMODEL, FEATUREは以下の通り -Model 1: RandomForest(R). Dataset: X ・・・
mainyaa 2017/09/08
kaggle
リンク
Google Cloud ML Engineのメモリを調べてみた - Qiita
Google Cloud ML Engineのメモリを調べてみた Even though the exact specifications of the machine types are subject to change at any time, you can compare them in terms of relative capability. The following table uses rough "t-shirt" sizing to describe the machine types. ココらへんがいまいち曖昧なので調べてみた調べ方 import os mem_bytes = os.sysconf('SC_PAGE_SIZE') * os.sysconf('SC_PHYS_PAGES') mem_gib = mem_bytes/(1024.**3) print(
mainyaa 2017/09/08
リンク
Knowledge And Cash Prizes At The First-Ever Topcoder Online Bootcamp - Topcoder
mainyaa 2017/09/08
リンク
MicrosoftとFacebook、AI開発者向けオープンソースプロジェクト「ONNX」
米Microsoftと米Facebookは9月7日（現地時間）、AI（人工知能）開発者がフレームワーク間のスイッチを簡単にできるようにするオープンソースプロジェクト「Open Neural Network Exchange（ONNX）」を公開したと発表した。GitHubで公開されてる。 ONNXは、あるAIフレームワークで構築した学習モデルを異なる機械学習システムに簡単に切り替えることを目的としており、Facebookの「Caffe2」と「PyTorch」、Microsoftの「Cognitive Toolkit（CNTK）」をサポートする。FacebookはONNXのために、Caffe2とPyTorchの双方をアップデートした。PyTorchのニューラルネットワークモデルをCaffe2にデプロイできる。関連記事 Microsoft、人工知能ラボ「Microsoft Research A
mainyaa 2017/09/08
リンク
- 2017年9月9日
- 2017年9月8日
- 2017年9月6日