今週のKaggle-Sat：Severstal : Steel Defect Detection
（過去のコンペ）：鋼板表面の欠陥検出：欠陥が存在する場所を検出し、その欠陥の種類を分類することを目的とするもの。
＊今日も、入力（input）から出力（predict）まで、全体の流れを把握する。
＊個々の、関数、クラスの理解を進める。
・すこしづつ、プログラムの流れ方が、わかってきた。
・完走したプログラムであり、関数とクラスだけで組み立てられているのでわかりやすそうだと思い、Pytorchにチャレンジしようと思ったので、お手本にしてここまできたが、良い選択ではなかったように思う。
・自分の理解できた限りでは、見た目の単純さとは裏腹に、データの流れなのか、関数の呼び出し方なのか、はっきりと言えるほどには理解できていないが、とにかく、込み入っている。
・個々のコードについても、fastaiのビデオ講義やPyTorchのTutorialsとは異なる書式が多用されていて、ちょっと残念であった。
＊本件は、不完全燃焼だが、これで終了する。
・成果は、'EncodedPixels'のデータからマスクを作る方法がわかってすっきりしたこと。PyTorchのチュートリアルの入門コースをある程度理解できたこと。Kaggleグランドマスターによるfastaiのビデオ講義を聴講し、トップレベルの技術の雰囲気にふれることができたこと。
・PyTorchのチュートリアルと、fastaiのビデオ講義は、習得できるまで継続する。
＊明日からは、Predicting Molecular Propertiesに取り組む。
