機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2020年3月版）｜カレーちゃん🍛専業kaggler｜note2018年6月末に公務員を退職し専業kagglerになり、2022年5月KaggleGrandMaster。 現在は、広告の効果予測の研究・開発をしています。 ChatGPTの本を執筆中。まもなく出ます。
「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」は超実践的でKaggleをしない人にも役立つ書籍でした - karaage. [からあげ]
「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」献本いただきました 出版社様より「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」を献本いただきました。 Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書) 作者:小嵜 耕平,秋葉 拓哉,林 孝紀,石原 祥太郎講談社Amazon もともと著者の1人である u++ (id:upura)さんがブログで紹介していたときから、絶対読みたかった本だったので、献本素直に嬉しかったです。 今のところ、興味のあった1〜3章まで手を動かしながら読んで、4章、5章はざっと目を通したといったところですが、凄い良い本という手応えを得ていますので、紹介したいと思います。 「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」レビュー 最初に、自分自身のレベル感を書いておくと、AIはほぼ趣味で勉強しています（仕事でも、一応最近ちょっとだけ使った経験あり
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Kaggleはじめの一歩
連載目次 この連載では、近年話題のコンペティションプラットフォーム「Kaggle」について、リクルート所属のKaggle Master 4人がKaggleの仕組みや取り組み方、初心者から一歩先にいくためのノウハウについて解説を行います。 全3回の連載を予定しており、第1回はこれからKaggleを始めようと思っている方向けに、Kaggleの仕組みや実際にコンペティションに出場した後の取り組み方、初心者におすすめのコンテンツについて解説します。
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
機械学習モデリングの広辞苑的書籍「Kaggleで勝つデータ分析の技術」が良かったので筆者に媚を売る - Stimulator
- はじめに - 当ブログでは恒例になっている、献本されたので筆者に媚を売るシリーズです。 今回は10/9に発売予定の「Kaggleで勝つデータ分析の技術」という書籍なんですが、既に発売前にしてAmazonベストセラー1位。豪華著者陣とKaggleにおいては日本有数の起業と言っても過言ではない、DeNA株式会社の豪華レビュワー。筆者がブログを書いていたり、u++さんがめちゃくちゃ丁寧な書評を書いていたり、Kaggle Grand Master各位の薦めツイートも出てきた段階で、もう私が媚を売る必要すらないと思いますが、良かったので感想だけでも残しておければと思います。 Kaggleで勝つデータ分析の技術 作者: 門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/10/09メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 端的に言えば、テーブ
Kaggleにおける「特徴量エンジニアリング」の位置づけ 〜『機械学習のための特徴量エンジニアリング』に寄せて〜 - u++の備忘録
はじめに 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の書誌情報 Kaggleのワークフロー 1. （探索的データ分析） 2. ベースラインモデルの構築 3. Validationの構築 4. 特徴量エンジニアリング 5. ハイパーパラメータ調整 6. アンサンブル 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の貢献箇所 Kaggle観点で本書をオススメする読者 おわりに はじめに このたび、『機械学習のための特徴量エンジニアリング』をご恵贈いただきました。 Kaggleと親和性が高い書籍名で、Twitterのタイムラインなどを見るに、Kaggleに興味がある層を中心に大きな注目を集めているようです。 本記事では本書の発売に寄せて、Kaggleの自分流のワークフローと「特徴量エンジニアリング」の位置づけについての私見を述べます。その上で本書がKaggleのワークフローのどの部分に寄与するかを説
DeNAのKaggle日記 - ZDNET Japan
第10回：オフラインコンペの魅力と必勝パターン--Kaggle Days Chinaの優勝を振り返る 2019-11-28 07:00
「データサイエンティストの世界競技」Kaggleハイスコア者がこれからのモノづくりに欠かせないワケとは | フルスイング - DeNA
「Kaggler（Kaggleに取り組む人）が増えることで、サービス改善のプロセスそのものも変わっていく」 そう話すのは、AIシステム部 部長の山田憲晋（やまだ けんしん）。同部署はKagglerを推奨することで、DeNAのビジネスに変革を起こそうとしています。 Kaggleとは、多くのデータサイエンティストたちが集い、企業や研究者が投稿したデータに対しての最適モデルを競い合うプラットフォーム。世界中のスペシャリストたちがこの場所で切磋琢磨し、データ分析のスキルを磨いています。 DeNAでは、AI技術開発の横断部門であるAIシステム部のデータサイエンスチームにおいてKaggle社内ランク制度を導入しました。これは業務時間を使った同競技への参加を認める制度。どの程度の業務時間を割いて良いかはKaggleでの成績を元に決定します。 ※採用時の条件は、社内異動によるデータサイエンスチーム参加等も
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