JOAI 2026：TransformerとBiLSTMを活用した3位解法research#transformer📝 Blog|分析: 2026年2月20日 15:30•公開: 2026年2月20日 15:18•1分で読める•Qiita AI分析Element138は、JOAI 2026のコンペティションで目覚ましい3位を獲得し、時系列の特徴量エンジニアリングと高度なニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせる力を示しました。 このソリューションの優雅さはそのシンプルさにあり、TransformerとBiLSTMをベースにした2つのモデルのみを使用しています。 データ拡張と疑似ラベリングの使用は、モデルのパフォーマンスをさらに向上させました。重要ポイント•TransformerとBiLSTMモデルの組み合わせを使用。•1階および2階差分を含む時系列の特徴量エンジニアリングが重要な役割を果たしました。•データ拡張、疑似ラベリング、事前学習手法がスコアの向上に貢献しました。引用・出典原文を見る"時間方向の操作中心の特徴量作成（1・2階差分など）やメタデータの埋め込みの上で、TransformerとBiLSTMをバックボーンとして用いることで、良好な成果が得られました。"QQiita AI2026年2月20日 15:18* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事India's Youth Embracing ChatGPT for Work and Productivity新しい記事AWS's AI Coding Tools Driving Innovation: New Capabilities Showcase関連分析researchエキサイティングな対決：Claude OpusとMythosベンチマークの探求2026年4月8日 20:35researchICML 2026における理論物理学から深層学習理論への跳躍2026年4月8日 20:03Research視覚的質問応答のヒートマップを生成する最高のマルチモーダルモデルの発見2026年4月8日 16:52原文: Qiita AI