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壓縮甜
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技術
[Day 10]Head Mask Pooling 池化大法好🪄🦄-解析第二三名的優勝作法:Head Mask Pooling 與 Multi-Task Learning
16th鐵人賽
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data science
2024-09-24
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技術
[Day 9] Data "Diversity" is King! 運用 LLM 和 Meta Pseudo Labeling 擴增數據集, 佐以 DeBERTa 和 LBGM 的多模態策略
16th鐵人賽
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bert
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2024-09-23
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[Day 8]別著急訓練模型,挖掘好用的 feature 是成功的一半: 結合 EDA 實戰演練(下)與 LGBM 模型,一起打一套組合拳吧!
16th鐵人賽
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optuna
2024-09-22
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技術
[Day 7]別著急訓練模型,挖掘好用的 feature 是成功的一半: EDA 實戰演練(中)- 從 Linguistic 和 Semantic 的角度計算文本相似度
16th鐵人賽
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data mining
2024-09-21
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技術
[Day 6] 別著急訓練模型,挖掘好用的 feature 是成功的一半: EDA 實戰演練(上)
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data science
data mining
2024-09-20
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技術
[Day 5] Kaggle 自動作文評分競賽(四)- 前四名優勝作法解析:彼此制衡的兩階段式微調、發揮奇效的 pseudo-labeling、集成多種 BERT Pooling 與最優化策略
16th鐵人賽
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2024-09-19
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[Day 4] 探究 Train vs. Test Set 的真實差距:善用 Topic Modeling, Cross / Adversarial Validation等實用技巧!
16th鐵人賽
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2024-09-18
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[Day 3] Kaggle 自動作文評分競賽(二)- 比賽用的隱藏測試資料也和訓練資料一樣,有同樣的來源嗎?
16th鐵人賽
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2024-09-17
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[Day 2] Kaggle 自動作文評分競賽(一)- 淺談數據洩露與內容匹配:如何確認訓練數據中的潛在泄漏?
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2024-09-16
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[Day 1] 緣起與文章主題介紹
16th鐵人賽
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2024-09-15
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