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「DeepLearning もくもくハッカソン 〜家に帰るまでがハッカソンです〜」に参加しました2

発表が無事終了したので目標2をまとめます。

目標2は2手持ちの化学物質構造データを使って、
機器分析における保持時間を予測することでした。

発表スライドは以下に

素性の良い異性体の情報を使ったとはいえ、
思ってたより良い結果が得られました。

なぜよい結果だったのか、そもそも何か間違ってないかは
何かしらの手段で今後検証しないとな、と思ってます。
質問でもありましたが、過学習ではないのかという点については
個人的にも気になるところです。

今回の学びとしては、
Deep learningだからといって層が深いモデルから試したり、
いろんな条件を最初から入れると良くないな、ということです。
最初は単純なモデルから試さないと良い結果にならないのは、
どのモデルでも共通ですね…。

今回のハッカソンに参加して丸2日h2oやAWSに触れ、
操作になれることができたので力がついた気がします。

このような機会をいただき、
主催者のyamakatuさん、
会場をご提供いただいたドワンゴ様、
スポンサーになっていただいたAWS様、
ありがとうございました。
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