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Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！ プログラミング&機械学習を始めて一年、ようやく Kaggle Expertになることができました！！ 行列も正規分布も知らず、ターミナルなんて触ったこともない状態からのスタートでしたが、ようやくここまで来ました。 ここまで
仕事も友達もKaggleで得た―。敏腕データサイエンティストが熱中する、分析で「競う」世界 | 外資就活ドットコム
仕事も友達もKaggleで得た―。敏腕データサイエンティストが熱中する、分析で「競う」世界2021/05/10 世界中のデータサイエンティストら15万人以上が参加する「Kaggle（カグル）」。企業や公的機関によるデータ分析のコンペティション（コンペ）が常時開かれ、多くの参加者が腕を競う。彼らの最高峰に立つのが、世界で約200人、日本人では数えるほどとされる「Kaggle Grandmaster」。米国GPU（画像処理半導体）大手のNVIDIA（エヌビディア）で働く小野寺和樹さんは、その称号を持つ一人だ。プログラミング、数学、分析対象となる分野の知識など、幅広い力が求められるコンペで勝ち続ける彼は、現在「Kaggleに参加すること」が仕事なのだという。世界最高峰のデータサイエンティストはどんな思考をするのか、そして、時に寝る間も惜しんで熱中するというKaggleの魅力とは何か。小野寺さんに
Kaggleで勝ちっぱなしのデータサイエンティストに話を聞いてみた | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のParul Pandey氏は世界各地に拠点のあるAIスタートアップH2O.aiでデータサイエンス・エバンジェリストを務めており、AINOW翻訳記事『あなたのビジネスにAI戦略を効果的に使用する方法』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事では、H2O.aiに所属するKaggleグランドマスターにKaggleの取り組み方に関してインタビューしました。 データサイエンティストのPhilipp Singer氏は、オーストリアのグラーツ工科大学で博士号を取得後、自身の知識を応用する機会を求めてデータサイエンス業界に入りました。同氏がKaggleを始めたのは単なる情報収集がきっかけだったのですが、優秀な成績をおさめたことによってKaggleに夢中になりました。そんな同氏のKaggleの取り組み方、そしてKaggleから学んだことの要点をまとめると、以下のようになります。 Kag
KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2020.10.05 KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ こんにちは。次世代システム研究室のY. O.です。 筆者はデータ分析のスキルアップのためにkaggleというデータ分析プラットフォームを活用しています。kaggleを始めてから約2年間を経て、スキルアップの枠を超え、趣味・生活の一部・etc.になってきてしまっているのも認めざるを得ません。。。 今回は、先日kaggleの自然言語処理コンペ（Tweet Sentiment Extraction）で2位になった結果を題材に、振り返りの意味を込めて”こうしておけば良かった”という点をMLOpsの観点でまとめていきたいと思います。 ここで、kaggleを取り巻くMLOpsの構成をKaggleOpsと勝手に呼ぶこととし、少なくとも筆者は今後のコンペでも以下にまとめ
Kaggleは実務の役に立つ？ データサイエンティストがKaggleから学んだ「教師あり学習」の勘どころ - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
エンジニアHub > 記事一覧 > Kaggleは実務の役に立つ？ データサイエンティストがKaggleから学んだ「教師あり学習」の勘どころ Kaggleは実務の役に立つ？ データサイエンティストがKaggleから学んだ「教師あり学習」の勘どころ 機械学習のトレーニングとして、Kaggleに挑む方は多いでしょう。ただ、Kaggleで鍛えて、データサイエンティストとしての実際の業務に生かせるの？こんな疑問にこたえるべく、日本経済新聞社のデータサイエンティスト、石原祥太郎さんが、「仕事とKaggle」の関係性を綴ります。 日本経済新聞社でデータサイエンティストとして働いている石原です。 本稿では、筆者が社外活動として取り組んでいる世界規模の機械学習コンペティション「Kaggle」を紹介します。特に「Kaggleがどのような観点で実務に役立っているか」という筆者の経験談を基に、Kaggleの魅力
Kaggle上位ランカーの5人に聞いた、2019年面白かったコンペ12選と論文7選 | 宙畑
2019年も様々なデータサイエンス関連のコンペが実施され、論文が発表されました。その中でも面白かったものはどれか、5人のkagglerの方に直接お伺いしました。 2019年はTellusxSIGNATEで実施された衛星データコンペの解説(第1回・第2回)が、データサイエンティストの方に読んでいただいた宙畑のヒット記事としてランクイン。 では、データサイエンティストの方は他にどのようなコンペや論文に興味を持たれていたのか……と気になった宙畑編集部。 今回、以下5名のKagglerの方に協力いただき、2019年の振り返りとして面白かったコンペと論文、そしてその理由を教えていただきました。 あきやま様(@ak_iyama) jsato様(@synapse_r) Hiroki Yamamoto様(@tereka114) smly様(@smly) ※順不同 ※1名、非公表 Kaggleについては「世
Kaggleで勝つデータ分析の技術: 今までの機械学習本と全く違う最強の実務本 - nykergoto’s blog
この度光栄なことに著者の @Maxwell さんから「Kaggleで勝つデータ分析の技術」 を献本いただきました。 私事ですがこのような形で献本頂いたのは初めての経験だったのでとてもうれしくまた恐縮している次第です。 光栄なことに @Maxwell_110 さんからKaggleで勝つデータ分析の技術を頂きました〜 目次の充実が話題になってましたがサラッと見ただけでも濃い内容満載で読むのワクワクです😆 https://t.co/VTKmsR5Z6s pic.twitter.com/yuRS72YyTs— ニューヨーカーGOTO (@nyker_goto) October 2, 2019 「せっかく本を頂いたので書評をかこう!!」と思ってここ数日読み進めていたのですが、この本が自分がここ一年ぐらいで読んだ機械学習に関連する本の中でもずば抜けて内容が濃くまた情報量の多い本であったため「これは僕
【随時更新】Kaggleテーブルデータコンペできっと役立つTipsまとめ - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ Kaggleのテーブルデータコンペに参加するときに役立つ(と思う)Tipsを Kaggle Coursera の授業メモに色々追記する形でまとめたものです 自分で理解できている内容を中心にまとめました。各種資料の内容はまだまだ理解できていない内容が多く、今後も随時更新していきます(随時更新できるように勉強します)。 この記事に書いてあるTipsをどのように活かしたかはKaggle参戦記に書いたので、併せてどうぞ。 参考文献 主として以下の資料の内容をピックアップさせていただきました。引用を明記していない部分は(ほぼ100%) Kaggle Coursera の内容です。 Kaggle Coursera kaggle_memo by nejumiさん Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggle TalkingData F
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Ka
【Kaggleのフォルダ構成や管理方法】タイタニック用のGitHubリポジトリを公開しました - u++の備忘録
はじめに Kaggleのタイタニック GitHubリポジトリ 執筆の経緯 大まかな方針 参考にした情報 フォルダ構成 configs data input output features logs models notebook scripts utils 計算の実行 Git管理 おわりに はじめに 本記事では、Kaggle用フォルダ構成や管理方法について、現時点での自己流の方法をまとめます。「現状自分はこういうやり方を試している」という話なので、よりよい方法などあれば、ぜひTwitterなどで教えてください。 具体例がないと抽象的で分かりづらいと思ったので、Kaggleのタイタニックを題材にしました。GitHubのリポジトリも公開しています。 Kaggleのタイタニック Kaggleのタイタニックとは、Kaggleのチュートリアル的な問題として認知度の高いコンペティションです。タイタニッ
機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男
本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中から 今の自分ならこのような手順で勉強することをオススメする！という記事を書いてみようと思います。 ※自分の勉強した教材の中からのオススメになるので、偏った内容になることをご了承ください。 ※これもオススメ！というものがありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。 タイトルにあるメダルより大切なものについては最後に記載しております。 対象読者 2018年3月時点の筆者スペック 2018年3月〜今日に至るまで勉強したこと羅列 書籍 動画 udemy
0から始めるkaggle超初心者向け入門
はじめに 「kaggleって何？」という人が、 kaggleがなにかわかる（話が合わせられる） kaggleコンペに参加してみる（ノリ気になる） ためのお手軽説明です(｀・ω・´) Agenda kaggleとは？ データ分析のトレンドの変化 kaggleの仕組み なぜkaggleをやるの？ やってみた(｀・ω・´) 1. kaggleとは？ 世界最大の機械学習・データ分析のコンペを主催するプラットフォーム つまり データサイエンティストの世界最強を決める大会 kaggleの規模 ユーザ数: 50万以上 国: 190カ国以上 らしい(｀・ω・´) 2. データ分析トレンドの変化 理論（theory） ↓ 実践（practice） 昔 理解するのが大事（theory） 今 実践・役立つのが大事（practice） 実践を重視している具体例 kaggle コンペ ノウハウの共有（コード・ディス
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。 「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは？ 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき？ データサイエンティストを目指す若き人たちへ 世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合うプラットフォーム・Kaggle。メンバーは100万人を超えており、良問の多さや参加者のレベルの高さゆえに、機械学習を学ぶ者にとって優れた研鑽（けんさん）の場となって
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