Kaggleで学ぶ系列データのための深層学習モデリング最近は画像コンペではモデリングの余地があまりないことが多いが、系列データのコンペはデファクトの（pretrain）モデルが確立しておらずモデリングで勝敗が分かれることが多い。ここで系列データとは、時系列データ、センサデータ、RNA等のシーケンスデータのようなデータを意図している。 このような背景のもと、これまでの系列データを扱ったKaggleコンペティションとその上位解法を振り返りながら、系列データの深層学習モデリングを俯瞰する。 紹介しているコンペ： - IceCube - Neutrinos in Deep Ice - Google - American Sign Language Fingerspelling Recognition - Stanford Ribonanza RNA Folding - HMS - Harmful Brain Activity Classifica
競技としてのKaggle、役に立つKaggle
高速な深層学習モデルアーキテクチャ2023
