リンク NHK 番組表 魔改造の夜「トースター高跳び」 「子どものおもちゃ」や「日常使用の家電」をえげつないパワーにチューンナップ。エンジニアたちが極限のアイデアとテクニックを競う全く新しい技術開発エンタメ番組が登場 155 ＮＨＫオンデマンド @nhk_ondemand 【#魔改造の夜 #トースター高跳び】「日常使用の家電」などをえげつないパワーにチューンナップ。食パンが天高く舞う!?エンジニアたちが極限のアイデアとテクニックを競う！ #伊藤沙莉 #スプツニ子！ #長藤圭介【実況】#矢野武 【語り】#田中敦子 #NHKオンデマンド で配信中 nhk-ondemand.jp/goods/G2020108… 2020-06-20 18:09:40 リンク NHKオンデマンド 魔改造の夜 「トースター高跳び」 －NHKオンデマンド 『魔改造の夜』は超一流の大人たちのヤバい本気を示す、技術者同士
これはなに 自分がここ2年ほど趣味として競技プログラミングをやった経緯と感想です。いわゆるプログラマの定年と呼ばれる35歳を過ぎてから始めたのですが、思ったよりも楽しめました。自分のようなシニアと呼ばれるプログラマが競プロに興味を持ってくれたらいいなと思って書きました。 競技プログラミング（競プロ）とは 競技プログラミング（以後、競プロ）は、プログラミングをして順位を競うコンテストです。コンテストはたいていオンラインで毎週のように開かれており、誰でも参加できます。形式としては、与えられた時間内にいくつかの問題を解くコードを提出して、その正解数と提出までにかかった時間を競うというものです。たいていは、コードの実行時間および使用メモリに制限があり、その制限内で実行できるコードを書く必要があります。またコードが正解かどうかは出題者が用意したテストケースをパスするかどうかで判定されます。 多くのコ
重いサイトを軽くしろ！年末年始は #WebSpeedHackathon 2021 に挑戦しよう | CyberAgent Developers Blog
ABEMA で Web フロントデベロッパーとして活動している 宮代 @3846masa です。CyberAgent Advent Calendar 2021 4 日目は、Web パフォーマンス改善のコンテストについてお話します。 TL;DR Web パフォーマンス改善コンテスト “Web Speed Hackathon 2021 mini” を開催します！ 改善する対象は https://web-speed-hackathon-2021.herokuapp.com/ です オンライン開催で、12 月 4 日から 1 月 3 日までの 1 ヶ月間、好きなときに誰でも参加できます 記事の後半は、課題となる「重たい短文投稿サイト」を作るまでの開催記です はじめに CyberAgent では、Web パフォーマンス改善を競うコンテスト “Web Speed Hackathon 2020” を昨年
2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです（記事では触れません）。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで¶ Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んで
AtCoderで青色になるまでにやったこととプログラマー35歳定年説 - kusano_k’s blog
https://atcoder.jp/users/kusano はい。 みんな「AtCoderで○色になるまでにやったこと」みたいなタイトルで、右肩上がりのレートのグラフとともに楽しそうな記事を書きやがって。 こちとら2年かけてジワジワとレートが下がり、とうとう下の色に変わってしまった。 これがやりたかっただけなので、競技プログラミング力の向上に繋がる有益な話は、この記事にはほとんど無い。 解答を清書してブログに解説記事を書くというのはオススメだけど。 私と競技プログラミング 「○色になるまで」という記事には、いつ頃から競技プログラミングを始めて、○○年頃には何をしていたか、みたいなことを書くものらしい。 Cマガ電脳クラブ 今の競技プログラミングとはちょっと違うけれど、「Cマガ電脳クラブ」が最初だろうか。 今は無きC MAGAZINEという雑誌があり、その中の「Cマガ電脳クラブ」というコー
Google Cloud Storage（GCS）でうっかり30万以上溶かした話 - のんびりしているエンジニアの日記
主催の清風明育社は、コンピュータ専門学校「清風情報工科学院」を運営する学校法人。他ににじジャーニーの提供元や大阪府教育委員会などが協賛しているという。また、公式サイトには協力先として日本マイクロソフトの名前を記載している。当初は協賛にワコムも記載していたが、5月13日にネット上で批判の声が大きくなった後、同日中に記載がなくなった。 清風明育社は、コンテスト開催の背景について「（生成AIは）有料利用が前提とされることが多いため、若年層は手が出しにくい」「無料で利用できる高品質な生成AIアートのツールに触れることが、進路選択・職業選択において価値ある体験になる」と説明していた。 一方コンテストに対してはいくつかの批判も。まず「入賞作品の著作権は主催者に帰属する」点については「成果物を奪うつもりか」という批判が見られた。また、協賛社一覧にワコムの名前があったことから、同社に対し「クリエイター向け
Discovery DataScience Meet up (DsDS) #1 での発表資料
Kaggle Masterが語るMachineLearning - TechLovers #1 https://sony.connpass.com/event/315090/ での登壇資料です。 コンペの流れとtips的な情報を主観強めで紹介しています。
概要 以下のformatをPythonで提出すればいい mycode = r''' # distutils: language=c++ # cython: language_level=3, boundscheck=False, wraparound=False, cdivision=True {ここにcythonのコードを書く} ''' import sys import os if sys.argv[-1] == 'ONLINE_JUDGE': # コンパイル時 with open('mycode.pyx', 'w') as f: f.write(mycode) os.system('cythonize -i -3 -b mycode.pyx') import mycode 概要 AtCoderにおけるCython提出の弱点 解決方法 性能評価 Pythonの回答 Cythonの回答
by Kevin Ku Googleの子会社であるKaggleは、投稿されたデータに対していかに優れた最適モデルを構築するかを、世界中のエンジニアやデータサイエンティストが競うプラットフォームを提供しています。そのKaggleで行われたとあるコンテストで、優勝チームが不正なモデルを構築して賞金を獲得していたことが判明しました。 PetFinder.my Contest: 1st Place Winner Disqualified | Kaggle https://www.kaggle.com/c/petfinder-adoption-prediction/discussion/125436 How a Kaggle Grandmaster cheated in $25,000 AI contest with hidden code – and was fired from dream SV
社内ISUCON『N-ISUCON』を開催しました | NTT Communications Developer Portal
はじめまして! クラウドサービス部の花川です． 9月10日に，社内ISUCONであるN-ISUCONを開催しました．その様子をレポートします． ※ 2020/03/31追記: ソースコードを公開しました! nttcom/n-isucon-2019: Codes used for N-ISUCON 2019 ISUCONとは Iikanjini Speed Up Contest（いい感じにスピードアップコンテスト）の略で，与えられたWebサービスを限界まで高速化していく，チーム対抗のチューニングバトルです． 2011年にライブドア社（現LINE社）が主催となって初めて開催され，その後，年1回開催されているエンジニアには名の知られたイベントです． 今年は第9回として，09月07日と08日に予選，10月05日に本戦が開催されています． 社内ISUCON "N-ISUCON" もともと，弊社には
AutoML Tablesを使ってKagglerを倒せなかった話 #atmaCup - atma-inc__blog
はじめに 弊社が主催するデータコンペのatmaCupに、 普段はサーバーサイドエンジニアで機械学習ほぼ未経験の私が、 AutoML Tablesを使って参加し、 数多のKaggler犇めく中で31チーム中8位になりました。 本記事はAutoML Tablesを実際のデータコンペに投入してみた結果と感想です。 結論 AutoML Tablesはかなりの運ゲー 1時間程でそれなりの結果が出るAutoML Tablesはすごい AutoML TablesよりKagglerはすごい 概要 対象者 本記事の対象者は、機械学習初心者の方や、AutoML Tablesって聞いたことあるけど実際どうなの？という方向けです。 自己紹介 atma株式会社でサーバーサイド及びフロントエンドエンジニアをしている田中です。 機械学習はほぼ未経験です。 最近はFirebase+Vue.jsを使用したアプリケーションを
SantaとAHCと遺伝的アルゴリズム
DeNAの2023/2/21のDS輪講の発表資料です。
GitHub - recuraki/cphb-ja: (JA)Competitive Programmer's Handbook
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
最近マラソンマッチが流行ってるみたいなので流行に乗って書いてみます 新卒のペーペーですが複数社でヒューリスティックな最適化系のタスクしてきたので参考程度にはなるかも？ そもそも最適化とは ja.wikipedia.org まぁこれなんですが、簡単に言うと、パソコンとか数学使って賢いことをすることでリソース（お金）を得る（節約する）ことです。 巡回セールスマン問題（TSP）は有名な例で、複数の荷物を届けるときにどの順番で家を訪れれば最も移動距離が短くできるかみたいな問題は、パソコンを使うと人間よりもかなり賢く解けます。 マラソンマッチとは （組合せ）最適化問題が与えられるので、最もいいスコアが出せた人が優勝！っていう競技です。 昔は海外サイトばかりでしたが、最近はAtCoderというサイトでマラソンマッチが割と頻繁に開かれるようになりました。 競技なので勿論問題設定や各種制約が厳密で、終盤に
TOPSIC SQL CONTEST
SQLスキルを競うコンテストサイトです。コンテスト時間内に出題された問題に対する解答（SQL文）を作成し、提出していく形式になります。誰でもお気軽にご参加いただけます。
興味深いサイエンスニュースをお伝えする「理系通信」。 今回のテーマは「競技プログラミング」です。 「競技プログラミングなんて自分には関係ない」と思うことなかれ。 実は競技プログラミングは、「プログラミングに興味はあるけどやる気が出ない」というような人に最適だというんです。 そんな競技プログラミングのコンテストに、プログラミングのド素人・橋本ディレクターが挑戦。 果たして初心者でも本当に戦えるのか、一体どんな問題が出るのか、そしてなぜ多くの人が熱中するのか。 知られざる競技プログラミングの世界を詳しくお伝えします。 ＃AtCoder＃高橋直大＃chokudai＃競技プログラミング＃プログラミング＃アルゴリズム＃鹿島建設＃競プロ#アットコーダー ◆「ワールドビジネスサテライト」「ガイアの夜明け」などが見放題！ 「テレビ東京ビジネスオンデマンド」はコチラ↓（入会月無料） https://tx
はじめに 本記事では2019年6月~8月にかけて開催され、約2800チームが参加したKaggleのコンペ Predicting Molecular Properties（通称分子コンペ）について、振り返りを兼ねてまとめたいと思います。 www.kaggle.com はじめに コンペ概要 データ データ数について xyzファイルについて scalar couplingについて Additional Dataについて 評価指標 Graph Convolutional Networks (GCN) Message Passing Neural Networks (MPNN) GCNの本コンペへの適用 その他GCNモデル GNNの参考資料 最後に コンペ概要 まず初めに本コンペのポイントをいくつか挙げます。 分子内の2つの原子間の磁気的相互作用（scalar coupling constant、以
Kaggleコンペ初心者が命削りながらなんとかメダル圏内に滑り込んだ話 (IEEE-CIS Fraud Detection) - オットセイの経営日誌
AtCoder Clans
Home Home Quick Start For Beginners Recommendation Web Apps and Sites Scripts Articles, Blogs, Books and Videos Libraries and Snippets Command Line Tools Milestones Related Contest Sites Archives Privacy Policy Contact Special Thanks Contributing License Change Log AtCoder Clans 【非公式】競技プログラミングサイトAtCoderがもっと楽しくなるリンク集です。有志による非公式サービス・ツール・ライブラリ・記事などをまとめています。 特長 網羅性が高い: 初心者から上級者向けの情報まで幅広く掲載しています。 最新: 最
何をしたのか(概要) 🤗Huggingface Transformersで提供されているmicrosoft/BiomedNLP-PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltextをベースにして、医療論文の2値分類用にFine tuningしました。 Modelには、上記のBERTをベースとして、LSTM, Conv1D, Linear層を追加し、BERTの重みを最大限活かした予測ができるように工夫しています。 Datasetには、Argument(データ拡張)処理を実装し、学習データの文章をランダムに削除したり入れ替えることで過学習の抑制をしました。 ラベル1が全体のうちの 1/43 程度しかなかったこと、評価指標がラベル1の正解を高く評価する指標であることから、損失関数のラベル1に対する重みを130倍 (ヒューリスティックス) に設定した。 Datase
社内でデータ分析コンペティションを開催しました
こんにちは、デジタル改革推進部の河合と浅野です！ 私たちデジタル改革推進部では、普段から全社で使うためのデータ分析環境の開発・提供を行っています。 今回は社内でデータ分析コンペティションを開催したのでその内容を報告します。 社内データ分析コンペティションとは？ 社内にある様々なデータ活用課題をコンペティション形式に落とし込み、全社で知恵をしぼって解こうという試みです。 もともと、データサイエンスの界隈ではKaggleやatmaCupと呼ばれる分析力を競うコンペが行われており、課題や技術を集団で共有して解く文化があります。 今回はそれらを参考に、社内のデータを使ったコンペを 6/21~7/2 の２週間にかけて初開催しました。 開催にあたって期待したことは、以下の３つです。 様々な部署に散らばっているサービス特有のドメイン知識、データ、分析技術を一箇所に集める 優れたソリューションを集合知によ
KagglerへのNumeraiのススメ
この記事について 世界最大のデータサイエンスコンペプラットフォームであるKaggleの、なんらかのコンペに参加したことのある方で、 Kaggleもっと参加したいけど、手頃なテーブルコンペが全然ない... 魑魅魍魎が跋扈していて、上位（ゴールドメダル以上）、ましてや賞金を取るなんて夢のまた夢... Numerai？なんか聞いたことあるけど周りに誰もやってる人がいないのでワカラン という方、結構多いのではないでしょうか。この記事では、ちょっと変わったテーブルコンペであるNumeraiと、そのKaggleとの差分について簡単にまとめました。 (2021/05/22追記) 内容が一部古いところがあったため、追記・修正を行いました。 賞金配分の仕組み（e.g., MMC2倍拳, payout factor） NMRの買い方 シングルモデル vs アンサンブル! Numeraier-ja slack
分析コンペLT会 https://kaggle-friends.connpass.com/event/154881/
cargo-atcoder を使って Rust での AtCoder ライフを超快適にする - Qiita
追記(2020/08/10) このエントリで紹介している cargo-atcoder の進化版として、@qryxip さんにより、cargo-compete が開発されました。 ↓↓↓詳しくはご本人による紹介エントリをご覧ください！↓↓↓ cargo-atcoderの代替品を作った - Qiita （追記終わり） Rust で競技プログラミングをやっている方であれば、 Rustで競技プログラミングの入力をスッキリ記述するマクロ - Qiita で紹介されている input! マクロのことを見聞きしたことがある方が多いのではないかと思います。競プロにおいて第一級市民である C++ に比べて標準入力からの受け取りが冗長になりがちな Rust において、さまざまな入力形式に対応する汎用性と記述の短さをもつ input! マクロがもたらす恩恵はとても大きなものです。 さて、このマクロを作成した @
Kaggle のデータ分析コンペ Shopee - Price Match Guarantee で『10位 / 2,426チーム』を獲得しました | MoT Lab (GO Inc. Engineering Blog)
初めまして。MoTのAI技術開発部アルゴリズム第一グループの島越 [1]です。本ブログでは、私が最近ソロで10位を獲得したKaggleのコンペティション「Shopee - Price Match Guarantee」で行った取り組みについてと上位の手法について紹介したいと思います。なお、本記事で使用している画像は特に断りがない限り、上記コンペの画像を使用しております。 1. 本コンペについて まず、今回のコンペがどのようなタスクを解く問題だったのかについてご紹介します。このコンペは、東南アジア最大級のECプラットフォームであるShopeeが開催したもので、データとしてはユーザが登録した商品画像と商品のタイトルが与えられます。また、ラベルとしてはユーザが登録した商品の種別が与えられています。このラベルは、ユーザが登録したものなので、ノイズが多く載っているものになっており、同じ画像や同じタイト
Kaggle Haliteを強化学習で解こうとした話 - threecourse’s blog
I just completed all 25 days of Advent of Code 2019! https://t.co/w09D094j5K #AdventOfCode— Shuhei Takahashi (@nya3jp) 2020年5月5日 今年のゴールデンウィークは暇だなぁと思いながらネットを巡回していた時、ふと見つけた Advent of Code 2019 が思いのほか面白く、2日間ほどかけて一気に解いてしまいました。 終わったあとふと Twitter や Google で検索をかけてみたところ、日本語圏では言及がほとんどなかったので、この面白さをもっとたくさんの人々に共有したいと思い記事を書きました。 Advent of Code とは まずは簡単に形式的な説明を。 Advent of Code は Eric Wastl 氏が2015年から毎年12月に開催している、
https://www.kaggle.com/kyoshioka47 目的 この度約10ヶ月間Kaggleに参戦しCompetition Masterになり賞金も獲得できました。本記事では参戦したコンペ中の思考や得られた事を振り返り記録します。これからKaggleを始めMasterを目指す人の参考になればと思います。 また試しに昔登録したamazonアフィリエイトのリンクをいくつか貼ってみました。コーヒー代を寄贈する気持ちでクリック先で本を買ってもらえると嬉しいです。 目的 バックグラウンド 始まり Lyftコンペ 学んだこと Kaggleで強い人って？ PKUコンペ 学んだこと Bengali Shake Downの洗礼 Shake Downの原因 ShakeDownを避けるために実践したこと PANDA チームアップ 優勝 Winner's call 闇の小麦コンペ 最後に勉強してよか
Google Colaboratory で Kaggle コンペに参加したいときの データの入手方法や提出方法についてまとめました。 実際の学習を行う部分は省略していますのでご注意ください。 記事よりも下記の成果物とリンク見たほうが早いと思います。 リンク 今回の成果物 | google Chrome 以外のブラウザだとうまく開けない可能性あります https://github.com/Kaggle/kaggle-api https://github.com/google/google-api-python-client Using kaggle datasets into Google Colab - Stack Overflow Kaggle API with Colab | Colab notebook 必要なもの Google アカウント Google Chrome 各手順 お好き
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日本の技術者が集結し「トースターを魔改造してパンをどこまで高く跳ばせるか」を競うクレイジーな番組をNHKでやってて釘付け
中年プログラマの競プロ事始 - hydrakecat’s blog
Kaggleで10年遊んだGrandMasterの振り返り | ho.lc
都内の鉄道の“動き”を3D地図上にリアルタイムに再現、「Mini Tokyo 3D」はいかにして作られたのか？ 開発者・草薙昭彦氏が語る【地図とデザイン】
「入賞作品の著作権は主催者が取得」──生成AIアートコンテストが物議 ワコム協賛の記述も削除に【追記あり】
kaggleで強化学習をやってみた - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
Colaboratoryで分析コンペをする時のテクニック集 - カレーちゃんブログ
実務（CTR予測）と機械学習コンペの比較�
競技としてのKaggle、役に立つKaggle
AtCoderでCythonの力を開放する魔術詠唱 - 学習する天然ニューラルネット
Googleが主催する機械学習のコンテストで勝利したチームが競技の課題をハックしていたことが判明
業務の最適化とマラソンマッチの違い - gasin’s blog
未経験者のアナタもハマる？競技プログラミング「AtCoder」って何だ？【理系通信】（2021年3月19日）
Kaggle 分子コンペ振り返り - コンペ概要・GCNの適用について - memo
kaggleの犬GANコンペ振り返り - Qiita
【SIGNATE】BERTで医療論文を2値分類する(PyTorch BERT)
Kaggle Grandmaster になるまでを振り返る - NmaViv’s diary
AtCoderで茶色から緑色に上がるには何を勉強すればよいか
Target Encoding はなぜ有効なのか
kaggle expertになるために必要だと思うこと｜ざこぷろ
Kaggleで多くの実験を回すためにやっている簡単なこと
Advent of Code 2019 が楽しかったので布教したい - nya's tech memo
企業研究者の立場からKaggleに取り組む意義を考えた - Fire Engine
Kaggle戦記～Kaggle Masterになるまでを振り返る～ - arutema47's blog
Google Colaboratory で始める Kaggler 生活(データ入手と提出編) - Qiita
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saki1.ub.geo.jp
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masayoshi.nk.awe.jp