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ディープラーニングのコンペにチャレンジしてみる

Last updated at Posted at 2018-09-03

SIGNATEでコンペティションにチャレンジ

Kaggle参加の準備を進めているが、日本語で参加できるSIGNATEにも参加してみようと思う。

海洋研究開発機構 熱帯低気圧(台風等)検出アルゴリズム作成

※以下、概要からの抜粋
掲載サイトはこちらから

台風やハリケーンなどの大型の熱帯低気圧は人間生活、農業、林業、漁業、インフラに対して甚大な被害をもたらします。熱帯低気圧の発生をできる限り早く予測することは非常に重要な課題です。ところが、発生前の熱帯低気圧(熱帯低気圧のタマゴ)は専門家でさえも正しく識別するのは難しく、熱帯低気圧の発生予測を精度よく行うのは難しいのが現状です。

今回は海洋研究開発機構が提供する雲解像気象モデルNICAM [1], [2], [3]によって生成された1984年から2000年の合計17年分の大気シミュレーションデータ(画像化されたデータ)を用いて熱帯低気圧とそのタマゴを検出するアルゴリズムの作成に挑戦していただきます。

とのことで、チャレンジ!

とりあえず基本的なモデルからやってみよう

学習データが半端ない!

画像:64px×64pxのグレースケールパッチ画像
   水平解像度:14 km

学習用画像データ:2,244,223枚(1984年~1998年の15年分)
   正例:71,779枚
   負例:2,172,444枚

自宅のPCで処理できそうもないが、とりあえずモデル構築のあたり付けまでは自宅PCでやってみて、行けそうならクラウドを使ってみるか。

今後、途中経過を記録

挑戦過程(順位とか?)を記録としてアップしていければと。
たとえば、「他参加者との情報共有は禁止」というルールがあるので、あくまでもルールの範囲内で。
学習内容とかは、コンペが終了して結果発表があるまでは書けないねw

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