0.はじめに KaggleのSIIM-ISIC Melanoma Classificationという医療画像コンペで銅メダル(191 place, top 6%)を獲得し、Kaggle Expertになったのでその参加記を投稿します。 メラノーマコンペの概要、新しく学んだ理論、試した手法、上位solutionが含まれます。 特に手法に関しては参考になる部分はないかと思われますので、読み飛ばしていただいて構いません。 この記事ではある程度機械学習, Kaggleについての知識を前提としていますが、ニュアンスだけでも読めますので軽く読み流して頂けると幸いです。 0-1.ざっくり結論 ・非常にシンプルなタスクで、時間がない中でも取り組みやすかった ・データのかさ増しと、upsamplingが重要なコンペであった(が、upsamplingに関してはできなかった) ・Data Augmentatio
![[Kaggle]メラノーマコンペ参加記 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5469c62b2726aac512507ed6a9664b461d1dc950/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-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCS2FnZ2xlJTVEJUUzJTgzJUExJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJThFJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTlFJUUzJTgyJUIzJUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTlBJUU1JThGJTgyJUU1JThBJUEwJUU4JUE4JTk4JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0zYTkwZDliNDQzYjgxY2JiNDBjZGIzNjQ1YTA1MTdlNw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0YWNoeW9uNzc3JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lM2NmZTlmMmU1YzFmNGMyYWQyNmY5MzZiNTZkM2RkMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D717c50e7ecfe14071f4156c6a0e3cfdf)