Titanic

こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームで機械学習エンジニアをしている農見(@rookzeno) です。最近はgokartを使ったパイプライン開発に勤しんでます。 皆さんはgokartというものをご存知でしょうか。この記事を開く人は知ってそうですが、gokartとはエムスリーがメンテナンスしている機械学習パイプラインOSSです。もしgokartのことを知らなかった人が居たらこのgokartの記事を読んでください。 エムスリー内ではこれを全面的に利用して開発を行なっていますが、その知見は社内に閉じてるものも多いです。そこでエムスリー内でどんな感じでgokartを使って…

公式ドキュメント 関数の使い方 https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.load_dataset.html 備わっているデータセット一覧 https://github.com/mwaskom/seaborn-data コード import pandas as pd import seaborn as sns df = sns.load_dataset('titanic') df.head()

環境 Jupyter Lab / Local 新たに挑戦すること 表題のテーマについて自力でDay7で上位5.6%(Bronze Medal相当)に達したのですが、そこから上へいく、0.8以上を目指すことへのハードルがとてつもなく高かったので、自力から写経に戻ることにしました。 お手本は、こちら"KaggleチュートリアルTitanicで上位2%以内に入るノウハウ"です。 学んだこと One Hot Encoding(ワンホットエンコーディング) # ------------- 前処理 --------------- # 推定に使用する項目を指定 df = df[['Survived','Pc…

本日は碧洋のハートのお話をしましょう♡ 写真のネックレス、どこかで見た事がおありではないでしょうか？ そう、映画タイタニックに出てくる重要なアイテム、ブルーダイヤモンドのハートのネックレスです。 www.youtube.com 1912年4月、北大西洋上で沈没した豪華客船タイタニック号… その実話をベースに制作されたジェームズキャメロン監督による映画タイタニックは、今から25年前(！)に日本でも大ヒットした事を覚えておられる方は多いのではないでしょうか＾＾ 公開当時、配給会社20世紀FOXより、映画のキーになるブルーダイヤモンドのネックレスのレプリカが発売されました。 海外では映画と同じサイズ…

Kaggleに登録してみたので備忘録を。 初心者ということもあり、まずは王道のタイタニックデータを使った分析をしてみた。 データの前処理 データはKaggle内にあり、TrainとTestにあらかじめ分けられている。 生存有無を予測する２値分類問題であり有名なデータ。 import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats #-- import train = pd.read_csv("../input/titanic/train.csv") test = pd.read_csv("../input/titanic/test…

1997年のアメリカの映画。 www.20thcenturystudios.jp タイタニック（原題：Titanic） 出演（CV）：レオナルド・ディカプリオ（石田彰） ケイト・ウィンスレット（冬馬由美） ほか 監督：ジェームズ・キャメロン 主題歌：『マイ・ハート・ウィル・ゴー・オン』セリーヌ・ディオン youtu.be 最近は毎週金曜ロードショーを見ている子どもたち。 この回（前編・後編と2週にわけて）はアニメじゃなくて、洋画だったけど、有名だし、よくネタにもなってるからとみんなで観た。 昔、映画館で観た気がするんだけど、年齢的に考えると違うかなー。 年齢を重ねてから気付くこともあるし、何度…

昨日ズー（夫）が19時からさんちゃんに合流。 エッセンシャル思考の本を読んで、「家族との時間が大切」と 改めて感じたズー（夫）。さんちゃんだけでなく、ちゃま（妻）との時間もネ～。 さんちゃんはよく壁に向かって喋るようになり（寝ているからどうしてもそうなる笑）、今までよりも泣かなくなってきたな～。 その分抱っこしなくて良くなったから、身体が楽。 今日会社で先輩から、身体絞まっているね～と言われたズー。 本人はGWで少し太ったと思っていたからなんか嬉しかったズー。 恐らく要因は、さんちゃんの抱っこ。 さんちゃんをGW中は2～3時間／日抱っこしていたような気がする。。。 約6kg近くあるから、結構良…

業務で機械学習エンジニアの方と協業する機会が出てきたので、機械学習の基礎知識を身につけるためにKaggleに登録し、チュートリアルのコードを使って「Titanic - Machine Learning from Disaster」の提出まで行いました。

コード生成モデルがどんどん進化しているので、簡単にお試しします。そこで、自動でコード生成させるサンプルとして、Karaageさんのcode cokerの記事を思い出しました。有難く利用させていただきます。今回は、githubにあったもともとのnotebookのコードをベースにします。Colab L4環境でQwen2.5-coder:34Bで挑戦です。 結果としては・・・。Kaggleでも有名な解析はやってくれるだろうとは思いましたが、さくっと一通りのコードを提案してくれます。エラーの訂正も頑張ります。データ自体の流出を嫌うケースありますし、ローカルでこのレベルのモデルが使えるのは便利です。CL…

こんにちは、ペンギン男です🐧 この記事のタイトルですが、（技術）知恵袋としています。言わずもがな、ヤフー知恵袋からもじったネーミングですが、Googleさんの、こうした投稿は、その充実度から「知恵袋」の名前に負けていないと思います。 また、今回、WordPress関連の記事もあります。 2019年3月28日 Japan Webmaster Office Hours ↓ この記事の続きです↓ そして、アカウントの説明によると、この配信の趣旨はつぎの通りです。 ウェブマスターオフィスアワーは、ウェブマスターの方からのご質問にGoogle社員がお答えしたり、ウェブマスターの方とGoogleの間での情…

ソートできます。 アイテム 価格 体力 基本体力自動回復% 回復効果およびシールド量% ライフスティール% マナ 基本マナ自動回復% 魔力 魔法防御 魔法防御貫通 魔法防御貫通% 攻撃力 攻撃速度% 物理防御 物理防御貫通% クリティカルダメージ% クリティカル率% 移動速度 移動速度% 行動妨害耐性% 脅威 スキルヘイスト 獲得ゴールド10秒毎 効果 Bootsブーツ 300 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25 0 0 0 0 0 移動速度 25 Faerie Charmフェアリー チャーム 200 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0 0 …

特に何かを聴こうと決めていない時にかけるアーティスト、というのがあって、ジュディ・シルはそのうちの一人。ジュディ・シルの音楽については完全に後追いで、ただ、中学生の頃（1970年代）に買ったこの本に載っていたので、名前だけは知っていた。不健康そうな俯き加減の写真と簡単な紹介が載っていた記憶。 bunken-shoin.co.jp その後、2000年代に入って再評価的に静かなブームになったのか、初めて曲を聴いて、知らなかったことを後悔した。中でも、『Jesus was a cross maker』という曲は、そのタイトルとセットで印象に残っている。 Ｑ）Judee Sillの『Jesus was…

名前は知っているし育ててみたいと思ってはいたものの、現実に手に入れる機会が巡ってくるとは思っておらず、自分にとっては幻の存在だったビルベルギアです。それなりの出費にはなりましたがなおかつそれほど痛いほどでもなかったのでとても幸運だったと言えます。 葉数こそあるものの手持ちのハレルヤよりも少し背が低くて少し残念な雰囲気植わっている鉢が無駄に大きいのですがその理由を下の方に書いてあります 本来のビルベルギア・タイタニック(Billbergia x 'Titanic')は個々の葉のデザインはハレルヤ(Bil. x 'Hallelujah')にかなり近いようですが、葉長が約60cmとハレルヤより一回り…

1. 競技プログラミング 一問題（連続した日をくずたくなかったんで) https://www.acmicpc.net/problem/1964 ただの数学問題。 五角形が大きくなることと伴って点の数を45678で割った余りをprintするとOk. 計算は数列として点の数を並ぶと、順で1 + 4, 1+ 4 +7 , 1+ 4 + 7 + 10 であったため、 (n (n + 1)) / 2を3倍したものにｎを足して、1を足すことをそのままコードにぶち込んだ（よくはないけど） 多分時間の余裕があったら（ただ連続した日を崩したくないなどの理由ではなかったら笑） 全ての五角形から被る点の数を引くこと…

映画情報 1997年制作 時間：189分 製作国：アメリカ 原題：TITANIC 監督：ジェームズ・キャメロン ネタバレ感想

3.5 グレンパウエルというとThe Dark Knight Rises（2012）のちょい役のイメージがあり、他の映画でも端役と脇役の中間のような扱いだったからブレイクは意外だった。晩成感があるがまだ35歳（2024年）だそうだ。 がちむちな男っぽさと適度なダサさで、見ているうちに意外性は消えた。頼れる男の気配とリラックスさせてくれる老成感（いい意味のおっさん臭）を持ち合わせていて、今後も高需要を維持する気がした。 導入のいかにもロマコメな出会いのエピソードに引き込まれたが、そこからは「キュンとなんかさせてやるもんか」という感じで、洗練をおのずから壊してくる。むしろ下品やAwkwardを押し…

Kaggle-Spaceship Titanic のスコアが0.79214で頭打ち inspectorで重要な特徴量を反映したトレーニングデータを再構築して再度モデリングしてみたり，GBTでパラメータをいじってみたけど伸び悩み． カーネル上のAccuracyスコアと実際に提出した際のスコアに相関があるようで無いような結果になっているので，目指すべき目標の数字がぶれて調整が上手くいっていない感じがある． またモデルの中身も曖昧な状態でチューニングしているので影響でてるんやろな． 一旦，コンペ参加はやめて，いくつか中級程度のコースを勉強しようと思う． TBC

AtCoder -ABC049C，Kaggle-Spaceship Titanic コンペ提出(スタータキットコピペ) AtCoderの方は文字列の扱い方の学習に進捗があり良い，ただ自分で解いたというよりChatGPTによる助力が大きいのでまだまだ実力不足． Kaggleはコンペ参加の手順と専用データの取得方法，Preprocessingのやり方やモデル学習の手法など多々不明な点を残しつつとりあえず提出してスコア出た感じなので，結果はよくない全体の900番台中頃の順位． どちらももっとできるようになりたいし，同じ問題の復習が必須． TBC

1年前にした旅行になるので、記憶を辿りつつできるだけ詳しく書けたらと思います。 よろしくお願いします！ 娘が1歳半を過ぎてよく歩くようになり、アメリカ国内引っ越しから少し経った2023年9月。 そろそろ泊まりで旅行してみようかということで、自宅があるシカゴ郊外からルート66を通りつつ、ミズーリ州にあるタイタニックミュージアムまで行ってきました！ 片道8時間ちょっとで、日本だとあまり車で行こうと思わない距離かもしれませんが、アメリカのロードトリップならそこまで長くない感覚かと思います。 ですが、当時1歳7ヶ月の娘を連れての初ロードトリップだったので、疲れないように＆機嫌が悪くならないようにゆっく…