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: Mercari Price Suggestion Challenge まとめ - copypasteの日記
はじめに コンペ概要 特別ルール kernel only 2stage 特別ルールの影響 データの種類とタスク 評価方法 提出方法 勉強になる Kernel と Discussion Mercari Interactive EDA + Topic Modelling | Kaggle Ridge Script | Kaggle ELI5 for Mercari | Kaggle A simple nn solution with Keras (~0.48611 P 12a776 | Kaggle Wordbatch FTRL+FM+LGB (LBL 0.42506) | Kaggle CNN GloVE single model-Private LB 0.41117 (~35th) | Kaggle Mercari Golf: 0.3875 CV in 75 LOC, 1900 s | K
コピペで使える。Kaggleでの実験を効率化する小技まとめ - 天色グラフィティ
この記事はKaggle Advent Calendar 2018の20日目の記事です。当初の予定ではPLAsTiCCコンペの振り返りをするはずだったのですが、時空の狭間に吸い込まれた結果0サブミットでフィニッシュしてしまいました。何ででしょうね。 そこで、代わりにKaggleで使える便利なスニペットまとめを書くことにします。 ちなみにもうひとネタあったのでいつか書きたいですが、修論があるのでいったん見送り…… LINEに通知を送る 処理にかかる時間を計測する Jupyter Notebookの場合 Pythonスクリプトの場合 LightGBMの学習結果をログに出す Google Spreadsheetに結果を記録する Google Spreadsheet側の設定 Pythonからアクセスする Notebook上でライブラリを毎回再読込する DataFrameのメモリを節約する まとめ L
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
Kaggleに入門したい人におすすめするアプローチ法 - Drumatoの独り言
注意: 2019年11月12日追記. 非常に多くの方にご覧頂いているこの記事ですが, 私が機械学習･データサイエンスの勉強をし始めた時期に執筆したものであり, また現在は低レイヤー,システムプログラミングの勉強をしており,この分野についてはノータッチです. 内容については 信憑性に欠ける記事 というのを念頭に置きつつ, あくまでKaggle入門者が ｢どうやってKaggleを始めるか｣を考えていく記事だと考えていただければ幸いです. 目次 目次 概要 簡単な経歴 Kaggleに対するアプローチ 結果よりもプロセスを意識する Python､R関係無く読む コミュニティに入る オススメ環境 高スペックマシンを扱えるカーネル NoteBookの管理にGit 実際の流れ 参加するコンペを選ぶ Kernelを見る 高スパンにカーネルを訪れて､最新の手法を真似し続ける Tips よく使われるアルゴリズ
kaggleのカレンダー | Advent Calendar 2018 - Qiita
データサイエンスコンペティションサイトKaggleに関連することなら何でもOK。 kaggleのノウハウ、kaggleの小ネタや、kaggleをやる際のライブラリの使い勝手まで。 コンペに参加した結果と感想も当然ＯＫです。 初心者向けも、強い人向けも、kaggle始めましたという内容もＯＫ。 自分のブログでも登録できます。 普段記事を書くことがない方も、がっつり書く方も、遠慮せずに書いてみると、喜ばれるはず！ 【追記】全部うまったので、その２ができました。書きたい方は是非！ 過去：2017 未来：2019
わかった気になれるKaggle入門 - Misoca開発者ブログ
こんにちは。 開発者ブログに初めて投稿します。id:toyoshi です。 先週Misoca社のSlackの褒めチャンネルを紹介しましたが、私があそこで褒められたことがあるのは「Zoomでスペースを押してる間ミュートが解除されるようになるオプションを教えた」「アンケートの質問を考えるのが早い」の2点です。本来の仕事の方でも褒められていきたいです！ さて、今回のエントリでは先日社内で開催したKaggleの勉強会の内容を紹介します。やったことがないと難しそうなイメージのあるKaggleですが実は入門だけなら知識ほぼ0でも大丈夫なのです。このエントリを参考にぜひ入門してみてください。 今回のゴール Kaggleでアカウントを作り、コンテストに参加して、予測を提出するところまでを目指します。 環境の準備なし、プログラミングなし、統計の知識なしでKaggleの予測提出までの流れがわかるようになってい
KaggleのCTOが教えてくれた"AIエンジニアに超オススメな8つの学習ステップ” | Team AI Blog
こんにちは。Team AIの石井です。以前Wantedly blogに書いた記事から、このブログに転載いたします。 はじめに こんにちは！Team AIでは渋谷の拠点で毎日機械学習の研究会を行なっていますが、中でも目玉なのが、データ分析のコンペサイトKaggle.comを使ったデータ分析ハッカソンです。 現状、産業別にテーマを分けて、FinTech、医療、HR、マーケティング、自然言語の各分野のハッカソンを定期的に行なっています。データ分析を学ぶ上では、確かに教科書を理解することは重要ですが、実際には”データと格闘して”経験値として覚えた方が効率が良いと我々は思っているので、ハンズオンなKaggleを学習の題材としてオススメしています。 データをこねくり回してみて、Kernel(他のユーザーのケーススタディ)を写経して理解して、腹落ちしない点を教科書から探して読んで理解する、逆向きの学習が
はてな社内でKaggleハッカソンを行ないました(TakingDataリベンジマッチ編) - yasuhisa's blog
先週末、はてな社内でKaggleハッカソンを行ないました。丸一日、各自好きなKaggleのコンペに取り組んで、得られた知見を共有するという会です。 自分は以前TalkingDataというコンペに参加していたのですが、データサイズが結構大きく、一月くらいやってみたももの試行錯誤に四苦八苦してしまい、途中で離脱していました...。このハッカソンでは、そういったデータセットでも何とかできるようになろう!ということを目標にして参加しました。もちろん1日だけではさすがに時間が足りないので、ハッカソン前の10日くらいは定時後にちまちま作業をやっていました。 以下はハッカソン終了後に使った発表資料です。Kaggle上位の人にとっては当たり前のことしか書いてないかもしれませんが、社内でこういった知見をじわじわと貯めていくことが大事だと思っています。なお、ハッカソン終了後にAWSのでかいインスタンスを借りて
kaggle初心者はカーネルを読むだけでも勉強になったよ 子供の落書き帳 Remix
はじめに 機械学習を少しずつ勉強している。 その中で先月kaggleに登録して、そこから少しずつkernelを写して書いている。 「このやり方、結構いいんじゃないか」と思ったので、kaggleのkernelの良さについて書く。 対象読者 「kaggle登録はしたけどどうすればいいかよく分からん」 「いきなり問題を解けといったって、いい解法が思いつかない」 くらいの人を想定しています。 kaggleのコンペティションにガンガン出て順位を競っているような人は対象外です。 Kernelとは何か? 少し分かりにくいところにあるが、kaggle公式では以下のように説明されている。 Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle What are kernels? Kaggle Kernels is a cloud computational envi
/ - Kaggler-ja Wiki
GROWI 4.2.5 -/ Shortcuts × Global shortcuts Open/Close shortcut help: + / Create Page: C Edit Page: E Show Contributors: Konami Code ↑ ↑ ↓ ↓ ← → ← → B A Mirror Mode: Konami Code X X B B A Y A Y ↓ ← Editor shortcuts Indent: Tab Outdent: Shift + Tab Save Page: + S Delete Line: + D Comment Form shortcuts Post: + Delete Line: + D
[kaggle翻訳]Titanic Data Science Solutions(Manav Sehgal) (3) - Qiita
データのまとめ 私たちはここまでデータセットと答えが要求することを観察し、いくつもの仮定と決定を手に入れてきた。ここまでは一つの特徴もしくはその値を変化させるということをしてこなかった。ここからは、データの修正、特徴の作成及び補完などを行い、私たちの仮定と決定を実行していこうと思う。 特徴削除による修正 これを実行することは、目標に近づくためのよいスタートだ。特徴を削除することにより、私たちはより少ないデータによって分析処理を行うことができる。これは処理の早くすると同時に、分析を楽にする。 私たちの仮定と決定に基づけば、Cabin特徴とTicket特徴は削除することができる。 ここで注意するのは、データの一貫性を保つためにも、行う削除処理は訓練用データと本番用データの両方に対して行わなければいけないということだ。 print("Before", train_df.shape, test_d
![[kaggle翻訳]Titanic Data Science Solutions(Manav Sehgal) (3) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b80237ea665d8fdde3abdc95f25bea0602c13715/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCa2FnZ2xlJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEVGl0YW5pYyUyMERhdGElMjBTY2llbmNlJTIwU29sdXRpb25zJTI4TWFuYXYlMjBTZWhnYWwlMjklMjAlMjgzJTI5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01MzYzYWU0YjM3ZjFkZGZjNDVlODE1ZGRmYzM3ODIzYg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwbmFuYWlyb0dsYXNzZXMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWQ2MDQwZmNjMjllYWIyZDg2MjcxYTlhOTgxMmFjNjc3%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0c3d8e371d8ef748cd28c60f5499229d)
爆速でKaggle環境を構築する - Qiita
爆速でKaggle環境を作る Kaggleに参加しようとするとデータサイエンス系のライブラリを大量にインストールする必要があリます。そのためにPythonの仮想環境を用意したりライブラリを調べたりしますが、上手くインストールできなかったりしてフラストレーションがたまることこの上ないですよね。 今回は出来るか限り少ない手順で出来る限りKaggleに用意されているカーネルと同じ環境を構築したいと思います。 特に理由がなければKernelsやColaboratoryを使えば良いと思いますが、通信環境が悪かったり、VMに環境を作りたい場合は参考にしてください。 構築環境 macOS High Sierra Kaggleとは Kaggleは企業(google,mercari,Recruit,etc..)や研究機関(CERN,etc..)などがデータを提供し、世界中のデータサイエンティストが最適モデル
パワーアップしたKernelでKaggleに飛び込もう - Qiita
はじめに Kaggleって、初めての人にはちょっと敷居が高いですよね。 私も「猛者ばかり集まっていて辛い」「初心者だと戦えないだろうからまだ使わなくていいや」という印象でアカウントは作ったもののしばらく使っていませんでした。 しかし、最近Kaggleのコンペに参加してみようという社内の有志の集まりがありチャレンジして見たところ、やはり学びが多くて面白く、これからはもっと使ってみようと考えるようになりました。 そこで、まだKaggleを使ったことがない人向けの取っ掛かりとして、この記事を書いて見ることにしました。 最近KaggleのKernelがパワーアップした KaggleにはKernelという機能があり、自分で環境を用意しなくてもブラウザ上で簡単にコードを実際に動かすことができます。さらにそれを公開できるようになっており、他のコンペ参加者とコードを共有することができます。（もちろん非公開
KaggleのCTOが教えてくれた"AIエンジニアに超オススメな8つの学習ステップ" | AI専門ニュースメディア AINOW
こんにちは！Team AIでは渋谷の拠点で機械学習の研究会を行なっていますが、中でも目玉なのが、データ分析のコンペサイトKaggle.comを使ったデータ分析ハッカソンです。 現状、産業別にテーマを分けて、FinTech、医療、HR、マーケティング、自然言語の各分野のハッカソンを定期的に行なっています。 データをこねくり回してみて、Kernel(他のユーザーのケーススタディ)を写経して理解して、腹落ちしない点を教科書から探して読んで理解する、逆向きの学習がいいと思っています。(諸説あると思いますが) 今日は、初学者のアプローチとして、Kaggle CTOがQuoraというQ&Aサイトでユーザーからの質問に答えており、内容が素晴らしかったので、概要を紹介します。 詳細は下記サイトでご覧くださいね。 https://www.quora.com/What-are-the-best-sources
Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと - にほんごのれんしゅう
Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと わたしの経験した、最初のKaggleの一歩と、実際にKaggleに対するモチベーションがそれなりに加熱するまでにやったことと、息切れしない心の持ち方です。 KaggleがDataScienceに携わるものの価値の可視化の基軸の一つになっていますが、まだ取り掛かれない or 心が折れそう人のために、私に必要だったきっかけと、私が行ったモチベーションコントロールを含めて記します。 まだまだkaggleは弱いですが、継続的に、日々の生活の中に組み入れるまでが大変でした。 目次 既存の機械学習関連の技術者にとってのKaggleの認識のあり方 すでに機械学習アルゴリズムを知っているがやるべきか 競技プログラミングは業務コーディングで役に立たないロジックが、Kaggleの業務のデータ分析との関係にも成り立つか 挑
Kaggleをはじめたので対策や攻略法についてのブックマーク | Futurismo
Kaggle# Kaggle: Your Home for Data Science Kaggle - Wikipedia Kaggle モチベーション# 機械学習系コンペの意義 | threecourse’s memo 『データサイエンティストとマシンラーニングエンジニアはKaggleやれ』というのは何故なのか - Qiita データサイエンティストを目指して勉強するなら、Kaggleからはじめよう - Qiita はじめの一歩# Kaggle事始め - Qiita The Beginner’s Guide to Kaggle チュートリアル# Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle House Prices: Advanced Regression Techniques | Kaggle Digit Recognizer | K
データ分析能力を競うサイト「Kaggle」のブラウザからアクセスできる機械学習環境「Kernel」を使ってデータサイエンティスト入門 - karaage. [からあげ]
追記：Kaggleスタートブック この記事の内容は少し古いので、今からKaggleを初めたい方は、「Kaggle スタートブック」がオススメです。以下記事参照ください。 Kaggleとは データ分析をスポーツのように競うプラットフォーム、それが「Kaggle」らしいです。データサイエンティストのオリンピックみたいなものですね。概要は以下記事がわかりやすいと思います。 重要なのは「Kaggle」が、単にデータを競うサイトというだけでなく、その分析ノウハウだったり、分析する環境まで提供するプラットフォームになっている点ですね。機械学習・データサイエンスに興味ある方は必見のサイトと思います。 「Kaggle」の「Kernel」を使ってチュートリアル「タイタニックチャレンジ」をやってみる 「Kaggle」で特に凄い点が「Kernel」というブラウザベースで実行できる、機械学習の環境が用意されていて
![データ分析能力を競うサイト「Kaggle」のブラウザからアクセスできる機械学習環境「Kernel」を使ってデータサイエンティスト入門 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7c3167905820500d91b6d1dd60444063aaf0f672/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180409%2F20180409012426.png)
データサイエンティストを目指すための Kaggle チュートリアル - めざせカグルマスター
めざせカグルマスター データサイエンティストのコンペティションサイトKaggleでTOPの称号 Kaggle master を取得するために日々学んでいく Kaggle Advent Calendar 2017 一日目の記事です。 皆さんデータサイエンスしてますか？ 機械学習の本読んだけど、MNISTやIrisデータの解析も飽きてきた(ディスっているわけではない)のであれば、実際の企業や団体が公開しているデータに触れることができるデータサイエンスコンペティションサイトのKaggleに挑戦してみましょう。 今回は、日本語対応しておらず少しハードルの高いKaggleのコンペティションに参加できるように、よく出てくる単語とかを説明していきます。 重要なKaggle用語 Kernels Kaggleで公開されているデータに対して、統計処理を行った結果や予測結果が公開されている。一流のプロが解析して
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