Open zerebom opened 1 year ago
Hayashi-Yudai
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1 year ago Amazonの強化学習に関するブログ。
DQNを訓練するときには通常の深層学習の訓練時と同じオプティマイザを使うことが多いが、これらのオプティマイザは強化学習の複雑性を十分考慮できていない。なので強化学習モデルの訓練時に最適なオプティマイザを提案した、というブログになっっている。
パラメータ更新の際に、現在のイテレーションでの予測結果と１つ前のイテレーションでの予測結果の両方を使う。
このような更新によって、モデルパラメータの更新はこれまでより遅く、スムーズになる。しかしモデルの性能は従来のモデルよりも良くなる。
hakubishin3
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1 year ago https://www.kaggle.com/competitions/otto-recommender-system の上位解法について話したい
nogawanogawa
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1 year ago SmartNewsでのPush通知の頻度最適化の話。
zerebom
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1 year ago レーベンシュタイン距離など、文字列同士の類似度を計算するライブラリ。Levensheinライブラリより120倍早い。配列(複数文字列)同士の計算も簡単にできる。小文字可・英数字の抽出なども前処理も高速
ELTのTransferは、いくつかの層に分けるアイディアが一般的。mart層をSSoTとして、複数の用途に利用するというアイディアが起点だが、mart層が保守されつづけないと、これは達成できない。
この対策として、個々のドメインに閉じたパイプラインを作るという方法もあるが、似たようなテーブルが乱立するという欠点がある。これを改善して、ドメイン内部の汎用的なテーブルを外部に公開するというアプローチを提案。例えばdbtにはexposure機能があり、外部公開するテーブルを定義できる。
22位でした. CFのPreference Scoreの作り込みとクエリの仕方、1stの多様性等が大事だった
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