機械学習初心者がKaggle Masterになって昇進した話 - Qiita
この記事はKDDI Engineer&Designer Advent Calendar 2022の16日目の記事です。 はじめに はじめまして、KDDI株式会社の@kazuki_yです。 KDDIではデータサイエンティストのエキスパートとして、お客様向けサービスのデータ分析支援やAI・データ利活用の全社方針策定などの業務を行っております。 コンペ経歴は約2年半でKaggle MasterとSIGNATE Masterの称号を持っています。 本記事では、機械学習初心者がKaggleにどう取り組んで、どのようにKaggle Masterになったのか、Kaggleに取り組んで良かった点を振り返っていきたいと思います。 世の中では度々Kaggleは役に立たない論が出てきますが、私としては昇進もして、賞金も獲得して、技術力も得て、更には自信もついたので超役に立つと思います！本記事が参加への一助になれ
“機械学習のプロ”を認める「AWS Certified Machine Learning - Specialty」とは？ 合格するには
関連キーワード Amazon Web Services | Microsoft Azure | Google データから価値を引き出す「データサイエンス」の活用が企業の間で広がっている。データサイエンスを支える主な技術は、機械学習だ。企業は機械学習を活用すれば、人間によるプログラミング作業を省きながら、データを踏まえた正確な予測をしやすくなる。 こうした中、機械学習に精通するエンジニアが貴重な人材になっている。IT分野でのキャリア形成や転職を考えている人には、機械学習認定資格の取得がお勧めだ。中でも大手クラウドベンダーが認定している機械学習資格が支持を得ている。主要な例は以下の通りだ。 Amazon Web Services（AWS）の「AWS Certified Machine Learning - Specialty」 Microsoftの「Azure Data Scientist A
東京大学、強化学習と統計的自然言語処理の講義資料が無料公開 サイバーエージェントの講師ら担当 | Ledge.ai
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「無料のKaggle公式講座×コンペ初参戦」で機械学習を始めよう
連載目次 こんにちは、初心者Kagglerの一色です。また、この連載の記事を開いてくれてありがとうございます！ 前回は「Kaggle初心者のためのコンペガイド ― Titanicの先へ：僕たちのKaggle挑戦記」という記事を公開して、ブックマーク数は少なかったものの、そこそこのページ参照数が得られました。ドキドキしながらの記事公開でしたが少し安心しました。これを受けて、自分もそうだったのですが、「取りあえずTitanicコンペでSubmission（提出）まではやったけど、次のコンペティション（本稿ではコンペと表記）になかなか取り組めない」という人が少なくないということなのかなと思いました。 壁「Titanicの次」を突き破る！ オススメの方法 筆者はどうやって「Titanicの次」という壁を突き破れたのか。そのきっかけになったのが、前回の記事で「Kaggleを始めるのに役に立ったこと」
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