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Neural Network ConsoleでKaggleのタイタニックを学習するサンプルです。前処理(Jupyter Notebook)、学習・モデル構造自動探索(Neural Network Console)、ONNX推論(Jupyter Notebook)を含みます

NeuralNetworkConsole-Titanic-Sample

Neural Network ConsoleでKaggleのタイタニックを学習するサンプルです。


本リポジトリには以下の内容を含んでいます。

• Jupyter Notebook：データセット前処理(欠損値、Ordinal Encoding)
• Neural Network Console：学習、構造自動探索
• Neural Network Console：ONNXファイルエクスポート
• Jupyter Notebook：推論

Requrement(Neural Network Console)

• Neural Network Console 2.0

Requrement(Python)

• numpy 1.18.5 or later
• pandas 1.1.4 or Later
• onnxruntime 1.5.2 or later

Directory

│  01_create_dataset.ipynb
│  04_inference.ipynb
│  
├─01.original_data
│  └─titanic
│       gender_submission.csv
│       test.csv
│       train.csv
│          
├─02.data
│      test.csv
│      train.csv
│      validation.csv
│          
├─03.nnc_project
│  │  titanic_sample.sdcproj
│  │  
│  └─titanic_sample.files
│              
├─04.model
│      model_20210410_163453.onnx
│      
└─05.result
        submission.csv

ディレクトリ内容

01_create_dataset.py

データセット作成用のスクリプトです。
01.original_dataのデータをNeural Network Consoleに読み込める形にします。

04_inference.ipynb

モデル推論用のスクリプトです。
Neural Network ConsoleからエクスポートしたONNXファイルを用いて推論を行い、submission.csvを作成します。

01.original_data

Kaggle Titanicのデータセットです。

02.data

01_create_dataset.pyを用いて前処理を行いNeural Network Consoleで読み込める形にしたデータセットです。

03.nnc_project

Neural Network Consoleのプロジェクトファイルです。

04.model

学習後にエクスポートしたONNXファイルです。

05.result

04_inference.ipynbを用いて推論した結果です。 スコア：0.75837

Model

モデル構造は以下の通りです。

• 初期設定したモデル
  
• 自動探索実施後に性能が良かったモデル
  

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

NeuralNetworkConsole-Titanic-Sample is under Apache v2 License.