AtCoder代表取締役社長のchokudaiです。ちょっと説明が届いてない＋誤解も含まれている、と思う点があるので、Twitter発信だけでなくblogでも発信しておきます。 要約すると、 著作権周りはAtCoderの対策不足。ヤマト運輸さんは悪くない 賞金額は海外と比べても相場通り。 やりがい搾取云々はどうなんだろう？ みたいな内容です。 今回の話の前提について ヤマト運輸プログラミングコンテスト2019が、先日発表になりました。 atcoder.jp 公開当初は「ヤマト運輸すごい！」みたいな意見が多かったんですが、主にはてなブックマークや、競プロ界隈外のTwitterから、 著作権譲渡は良くないのではないか？ コンテストの形をした、実質外注のやりがい搾取ではないのか？ と言った意見がそれなりに出てきている状態です。それについてコメントしていきたいと思います。 著作権の扱いは要議論、責
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
皆さんこんにちは。 コンペで頑張ったので疲れました。 さて、Google Landmark 2021が終了し、Retrieval5位（金）、Recognition12位（銀）となりました。 本日は自戒と反省により、クラウドで30万円消失した話を 記録として書こうと思います。皆さん私を見て反面教師にしてください。 事象 9月入ってからLandmark2021に参加し、Google Cloud Platform、通称GCPを利用していた。 主な利用はGoogle Cloud Storageのみで、ほぼ容量課金だろうと高をくくっており、課金請求の上限など入れ忘れてました。 すると9/18に久々に請求額を確認すると32万ほどの請求額がありました。 さすがに目玉が飛び出て、調査にあたったといったものになります。 課金内容を確認したら原因はすぐにわかり、チームで対策を打ちました。（私が慌てて学習にスト
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
概要 現在、kaggle に Connect X という強化学習の Getting Started コンペ があります。このコンペを通じて強化学習を少し勉強したので、その内容を記載したいと思います。 こちらの書籍をもとに強化学習について理解したことと、Connect Xコンペでの実装を解説した記事になります。間違いがあれば、コメントいただけたら嬉しいです。 bookclub.kodansha.co.jp 強化学習とは 強化学習とは、行動から報酬が得られる環境において、各状況で報酬に繋がるような行動を出力するように、モデルを作成すること。 教師あり学習との違いは連続した行動によって得られる報酬を最大化させるという点です。囲碁を考えた時、ある局面で悪手に見えた一手が、先々進めると実は良い手だった、といった場合のその一手を選択できるようにするのが強化学習になります。 Connect X と強化学
3月2日に開催された、分析コンペ 勉強会で、「Colaboratoryで分析コンペをする時のテクニック集」として発表をしました。 speakerdeck.com この記事では、その内容を書きたいと思います。 Colaboratoryテクニック9つ 1. テーマの設定（darkモード等）、エディタの設定（インデント幅等） 2. ColaboratoryかKaggleNotebookか判別 3. Notebook名を取得 4.Google Driveのファイルへのアクセスを許可 5.学習する際は、MyDriveはなるべく使わない 6.a Kaggle Apiを使用する 6.b データのKaggleDatasetsへのアップロード 7 Mydriveからのweightのロードが遅い場合 8 Githubのrepositoryをclone public repositoryをcloneする場合 p
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
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
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
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
このたび Kaggle Grandmaster になることができたので振り返ります。 ついに Grandmaster になりました！🙌 今までチーム組んでくださった方たちのおかげなので，これからも精進します🙏 pic.twitter.com/JP4STTf7pr — Y.Nakama (@NmaViv) 2020年10月7日 https://www.kaggle.com/yasufuminakama はじめに この記事では、自分が kaggle を始めてから Grandmaster になるまでの道のりを振り返りたいと思います。kaggle 始めたての時は機械学習初心者みたいなものだったので、どのように成長していったかをコンペごとに振り返っていけたらと思います。技術的なところまで掘り下げた内容ではないのでご注意ください。 はじめに Kaggle を始めたきっかけ 初期は何で勉強したのか
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/
私事ですが、2019 Data Science Bowlで2つ目の銀メダルを獲得しkaggle expertになることができました。(１つ目はIEEE-CIS Fraud Detection) なぜこの記事を書くのか① kagglerが増えてほしいから。 ② - ○ヶ月でkaggleで銀メダルをとった話 - ○ヶ月でkaggle expert(master)になった話 - kaggle expert(master)になるまでの記録 などのような記事がググればたくさん出てきますが、自分が実際にやってきてメダルを取るにはもっと大事なことがあるんじゃないかと思ったからです。 ※本記事では具体的な手法や技術については記載しません。 kaggleでメダルを取る上で大事なことは？具体的な手法や取り組んだことが注目されますが私はそれよりも大事なことがあると思ってます。それは、継続するモチベーションです。
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
本記事は 強化学習苦手の会 Advent Calendar 2020 - Adventar 8日目の記事とするべく、コンペ終了後に書いた記事に追記しました。 7日目の記事(Kaggleの強化学習コンペがグダグダだった話 - Qiita)への返歌みたいなものになります。 雑感 強化学習でどこまで行けるんだろう、ということで勝敗に拘らず強化学習を試してみましたが、何も考えないと思っていたより厳しいなぁという印象でした。 「岩塩のあるところまで行く」→ まぁまぁ簡単にできる 「岩塩のあるところまで行って、スタート地点まで戻ってくる」→ 工夫しないと厳しい 「岩塩のあるところまで行って、スタート地点まで戻ってくるのを複数の船で協調する」→ さらに厳しい 結局、カリキュラムラーニングじみたことをやって、「岩塩のあるところまで行って、スタート地点まで戻ってくるのを複数の船で協調する」までは出来ました。
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、
先日，Kaggleで初めてコンペに挑戦し，その振り返りをブログに書きました． 現在，企業で研究者として働いている私は，Kaggleのコンペに取り組むことは非常に学びが多く，自身の研究活動にも良い貢献をするだろうと確信しました． 私自身Kaggleに取り組むまでKaggleと研究に繋がりを見いだせておらず，実際にコンペに取り組むことでその繋がりが見えてきました． まだ1コンペしか参加経験がないビギナーではありますが，私が考えている研究者としてKaggleに取り組む意義について現時点の考えをまとめたいと思います． 自分の立場について Kaggleへの取り組みが研究に良い貢献をするかどうかは，研究の分野や内容に依存すると思うので，私の立場をはっきりさせておきます． 私は現在，インターネットインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社の組織内研究所であるさくらインターネット研究所で研究員
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
AtCoder の問題を解くのにかかる時間をモデリングした - pepsin-amylaseのブログ
概要 AtCoder の問題に取り掛かってから AC するまでにかかる時間の対数の平均値は、レーティングの1次式で表現できると考えられます。 理論的導出 qiita.com この記事の説明にあるように、AtCoderのパフォーマンスは、他の人に対する勝率が内部レーティング差のシグモイド関数で決まると仮定したときの内部レーティングの最尤推定値です。 ここから、2人がある1問の早解き競争したときの勝率も内部レーティングの差のシグモイド関数になると仮定します。この仮定を満たすような解答時間の確率分布を考えていくと、次の分布がその要件をだいたい満たすことがわかります（天下り）。 対数正規分布 期待値はレーティングの1次式 分散はレーティングによらない定数 早解きの勝敗は内部レーティングの差を正規分布の累積密度関数に与えたものとなります。正規分布の累積密度関数はシグモイド関数に似ているので、近似とい
割と初期（茶〜水くらいのころ）この記事の150問・典型90問（最後の1問のFPSパート以外）を埋めました。特に典型は2周しました。 その後鉄則も復習的な感じで全部、EducationalDPも全部、PASTを8回分くらい埋めました。 https://atcoder.jp/contests/typical90 https://atcoder.jp/contests/tessoku-book https://atcoder.jp/contests/dp hamamuさん、社会人になってから始めた勢の先輩でもありますし、ライブラリや問題を解く部分以外での向き合い方など色変記事の中でもとりわけ参考にさせていただきました。 意識していることなどコンテストに出られるだけ出る発熱や遅刻以外のタイミングでは基本ratedで、参加できるコンテストは全部出ていました。解けなかった問題＋1問くらいも（難易度によ
AtCoder Problems の難易度推定について - pepsin-amylaseのブログ
https://adventar.org/calendars/3865 Competitive Programming Advent Calendar 2019 の12月5日分です。この記事を書いた2019年12月時点でのAtCoder Problemsの難易度推定について、思いつく限りの話題を書きます。 あなたは誰？ AtCoder Problems に難易度推定をつけた人です。AtCoder社の人の次くらいにレーティングシステムに詳しいと思います。 AtCoder Problems の Difficulty ってなんですか？ 現在の内部レーティング*1がこの値の人がコンテストでその問題を見たら50%の確率で解けると考えられる値です。過去のコンテストの結果から推定しています。 DifficultyがX色という表現をたまに見ますが、これは AtCoder Problems 上でそれぞれの問
はじめに 先日参加したKaggleのOpenVaccine: COVID-19 mRNA Vaccine Degradation Predictionコンペティションで自分が参加していたチームではDomain Adversarial Neural Networks (DANN)と呼ばれる手法を用いていました。 結果としては、CV, Public LB, Private LBのいずれにも効いていないことが判明したのですが、Kaggleで度々話題になるAdversarial Validationとも類似した面白い技術なので、改めて紹介するとともに本当に使える手法なのかを検証していきたいと思います。 本記事は二部構成(三部構成、2020/10/25更新)になっており、前編(この記事)ではDANNの紹介と、論文中でも紹介されているMNIST/MNISTMを用いて検証を行います。後編つづく中・後編で
Advent Calendar 2020 : プログラミングコンテスト参加中の心拍数を測定してみる - kmjp's blog
この記事は、Competitive Programming (1) Advent Calendar 2020 - Adventarの17日目の記事です。 読んでも競技プログラミングの実力は上がりませんので、ご注意ください。 過去の分はこちらです。 Advent Calendar 2016 : ABC#001のA問題をコンパクトに解く - kmjp's blog Advent Calendar 2017 : CPHBを少しだけ和訳してみた(前編) - kmjp's blog Advent Calendar 2018 : ブログを書く速度を少しだけ上げる - kmjp's blog Advent Calendar 2019 : 高橋君は何問登場したか？～高速に問題をブラウズする - kmjp's blog 目次 目次 はじめに 実験結果 プレッシャーがないとき ◆ABC185とLeetCode
こんにちは、エムスリーエンジニアリングGの榎田です。趣味は数学とゲームです。数学はここ半年ほど 微積分の勉強 をしていて、ぼちぼち微分形式の話ができそうです。ゲームは黎の軌跡（日本ファルコム軌跡シリーズ最新作）を遊んでいます。初週ナイトメアでも遊べるバランスなのがよいです。あとフェリちゃんがかわいい。 お仕事では Docpedia という医師向け Q&A サービス を開発するチームでの仕事が半分、チーム SRE としての仕事が半分、という立ち位置です。最近、その Docpedia チームで GameDay というものをやりました。その過程で色々なことが学べたので、今日はその話を書きます。 GameDay とは 出した問題 ぱっと見 裏で何を壊したか 結果 問題設計の意図 ひどく難しくしない できることを制限しない 引き継ぎ 感想や学び 一人でも文殊、三人でもっと文殊 権限があることと実際に
AtCoder Beginner Contest (ABC)のC問題・D問題を解くための思考プロセスと必要知識 - Qiita
はじめに この記事では、AtCoder Beginner Contest（以下、ABC）のC問題・D問題が解けずに伸び悩んでいる方向けに、コンテストの問題を解くために必要な典型パターンをご紹介します。 アルゴリズムそのものの紹介だけでなく、「どうしてそのアルゴリズムを用いるのか」や「どうすれば解法を思いつけるのか」といった思考プロセスを重視して記事を書いていこうと思いますので、ABCが解けずに伸び悩んでいる方の一助となれば幸いです。 ABCには難易度が低い順にA問題～F問題がありますが、 A・B問題は難易度が低いので割愛し、E問題・F問題は一概に攻略法的なものをまとめるのが難しかったので、 本記事ではそこそこの難易度であり、かつある程度解法を一般化できるC・D問題を対象としています。 （本記事の内容ですべてのC・D問題を攻略できることを保証するものではありませんが、解ける確率は高くなると思
hamamuと申します。 AGC053で大成功して（再）入黄できたので（もう1か月たってしまいましたが）、色変記事として、黄色を目指してやってきたことを書きました。他の記事ではあまり見たことがない取り組みを選んで書いたので、お役に立つ部分があるかもしれません。特に「日本語コーディング」は意外と多くの人に役立つかも知れないと思っているので、ぜひぜひ読んで下さいませ！ 自己紹介 自分の特徴を並べてみます。 中年である（1975年生まれ） 子供の頃からアルゴリズムが大好きだった、パズルも大好きだった 仕事は研究開発関連でプログラミングは日常、高速化も日常茶飯事 かなり難しい問題でも時間をかければ結構解ける しかし解くのが遅い、特に実装が遅い 自分の年代では、競技プログラミングを知っている人がほとんどいません。参加者の中では相当高齢な方だと思います。レートに年齢をかけ算すると、一気に銀冠にジャンプ
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ヤマト運輸プログラミングコンテストに関して - chokudaiのブログ
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
![[みんなのケータイ]そろそろ何とかして欲しい、おサイフケータイの初期化](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2e57bb8b64219fe44091a2bc5d584dd618f55169/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1591%2F477%2F2k.jpg)
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）
【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
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
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
AtCoder黄色になりました｜Yuta Fukazawa
Domain Adversarial Neural Networksについて(前編)
社内 GameDay をやってみた - エムスリーテックブログ
AtCoder黄色を目指してやってきたこと - Qiita
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