前回の続き モノリスの分解方法 そもそも分解するべきか 既存のコードの理解が先、リファクタリングなどでビジネスドメインの境界線を作ることで、そもそもマイクロサービス化までする必要がないことに気が付く場合がある。 分解する場合 コードの改修すると…

マイクロサービスの勉強中。「モノリスからマイクロサービスへ」の2章までのメモ。 マイクロサービスとは マイクロサービスとは、ビジネスドメインに基づいてモデル化された、独立してデプロイ可能なサービス。 「ビジネスドメインに基づいてモデル化された…

はじめに m3とFringeが主催したMLOps勉強会に参加した。 MLOpsの勉強会というよりは、gokart(ml pipline tool)の宣伝だった笑 とはいえ、titleがgokart meet up的なのだったら参加しなかったと思う。 「Web engineer自身がMLOpsになることだ」のキャッチコピ…

はじめに DSB2019の7th place solutionまとめました。 結論 情報が少ない感じするけど、かなり王道のやり方をしている気がする。 ドメインを調べて、それにあった特徴量作成を頑張っている。 特徴量数が少なく、かなりシンプルにしている感じがする。（そう…

はじめに DSB2019の4th place solutionまとめました。 結論 なんかすごく読みにくい英語だと思ったらロシアの人だった。 まぁ、自分も英語まともに書けないから言えないけど。 というか間違って訳しているかも...。 RNN(codeみたらBidirectional GRUっぽい)…

はじめに DSB 3rd place solution まとめました。 結論 single transformerモデルであり、1位、2位とはまた違った解法をしている。 transformer使って何か試してみたいなぁ。 data augmentationは、テーブルだしと思って、自分はまったく考えなかったんだけ…

はじめに DSB 2019 の 2nd solution まとめました。 結論 思いついたアイデアもあったけど、word2vecによるfeatureやMeta Featureといった全く思いつかないのもあったので、おもしろかったし勉強になった。 1st solutionでもあったけど、null importance に…

はじめに DSB2019の1st place solution をまとめました。 結論 基本はCVを信じられるように経験を積むのが重要なのかなと思った。 CVの切り方に対する信用もそうだけど、単純に実装を信用できるかもあるから、パイプライン化というか定型化しちゃって、実装…

はじめに Kaggleはたまに参加していたけど、あまり本気でやったこともなかったので、ラスト1カ月からまじめにやってみた。 結論 色々ためしたが、何をやってもスコアが上がらず、惨敗した。 なぜだめだったか。 CVの切り方が最後まで分からず、全くtrustCVに…