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
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
社内でKaggleの布教活動をやっている話 - yasuhisa's blog
最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の
[Kaggle]タイタニックチュートリアルを使った問題集を作ってみた - Qiita
https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions ↑のTutorialを写経していると全然あんまり頭の入ってこなかったので問題集を作ってみました。 https://github.com/yoshimo8/feature_practice_pandas2 こちらのGithubをクローンしてJupyterを使ってバンバン問題を解いてみてください。 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with sig
![[Kaggle]タイタニックチュートリアルを使った問題集を作ってみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f1ef790172cd01b9a6c6f2748971cd23a827165/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCS2FnZ2xlJTVEJUUzJTgyJUJGJUUzJTgyJUE0JUUzJTgyJUJGJUUzJTgzJThCJUUzJTgzJTgzJUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJTgxJUUzJTgzJUE1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFBJUUzJTgyJUEyJUUzJTgzJUFCJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJUEzJUUzJTgxJTlGJUU1JTk1JThGJUU5JUExJThDJUU5JTlCJTg2JUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJTlDJUUzJTgxJUEzJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgxJTlGJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zZWVjOTRmZTRhMTBhOTg2NDcyZTIzMmNlN2QwMGZiMA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQweW9zaGltbzEyMyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OTllMTRmNWQ4ZTc1YzkyYTZjOTIxYzlhYjg1ODM4Nzc%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1177ea9c618296624ff784dbd9ff0f36)
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