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  • Entity Embeddings を使ってタイタニック号生存者を予測する深層学習モデルを作る - Qiita
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            sh19910711
            "カテゴリ変数がメインのSQLテーブルやエクセルなどのデータから学習する深層学習モデルを作る / Entity Embeddingsが広く知られるようになったきっかけは、KaggleのRossmann Store Salesコンペ" / 2019

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              Entity Embeddings を使ってタイタニック号生存者を予測する深層学習モデルを作る - Qiita

              EntityEmbeddingsという深層学習の手法があります。深層学習がよく使われる画像分析や音声分析などのデ...EntityEmbeddingsという深層学習の手法があります。深層学習がよく使われる画像分析や音声分析などのデータとは違う、カテゴリ変数や順序変数の特徴量を学習する時に使います。 EntityEmbeddingsが広く知られるようになったきっかけは、KaggleのRossmann Store Salesコンペでした。1位と2位のチームがドメイン知識をフル活用したアプローチをしたのに対し、この手法を活用したチームはドメイン知識の無い中なんと3位に入賞しました。コンペの説明と、使われた手法については、3位のNeokami Incのインタビュー記事、使われたソースコード、コンペ後に発表した手法に関する論文などで学ぶことができます。 タイタニック号生存者予測コンペのサンプルデータに対し、このEntityEmbeddingsを実装するにはどうすれば良いのでしょうか。 0. 環境構築 環境構築

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              • sh199107112024/01/25sh19910711
              • nabinno2019/12/03nabinno
              • knok2019/01/22knok
              • u_wot_m82019/01/21u_wot_m8
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