脱・Kaggle初心者 ～ 一歩先に行くためのノウハウ
連載目次 導入 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行くためのノウハウについて解説を行います。 第1回では、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を行いました。第2回では、ランクを上げていくために筆者が「実際に何をしていたか」について、実際の事例を交えながら解説していきます。
Kaggle Tweetコンペ振り返り - コンペ概要・BERTによるQ&Aアプローチについて - memo
はじめに 本記事では2020年3月~6月にかけて開催され、約2200チームが参加したKaggleのコンペ Tweet Sentiment Extraction（通称Tweetコンペ）について、振り返りを兼ねてまとめたいと思います。 はじめに コンペ概要 データ データ数について Sentimentについて 元データについて 評価指標 BERTによるQ&Aアプローチ Question Answeringについて 本コンペにおけるアプローチ QAアプローチの課題 最後に コンペ概要 Tweetと正解ラベルの例 まず初めに本コンペのポイントをいくつか挙げます Sentimentラベルの与えられたTweetから、そのSentimentに該当する箇所を抜き出す課題。 アノテーションの問題で正解ラベルにノイズが多く含まれており、noisy labelへの対処もポイントとなった。 BERTやRoBERT
kaggleで強化学習をやってみた - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
概要 現在、kaggle に Connect X という強化学習の Getting Started コンペ があります。このコンペを通じて強化学習を少し勉強したので、その内容を記載したいと思います。 こちらの書籍をもとに強化学習について理解したことと、Connect Xコンペでの実装を解説した記事になります。間違いがあれば、コメントいただけたら嬉しいです。 bookclub.kodansha.co.jp 強化学習とは 強化学習とは、行動から報酬が得られる環境において、各状況で報酬に繋がるような行動を出力するように、モデルを作成すること。 教師あり学習との違いは連続した行動によって得られる報酬を最大化させるという点です。囲碁を考えた時、ある局面で悪手に見えた一手が、先々進めると実は良い手だった、といった場合のその一手を選択できるようにするのが強化学習になります。 Connect X と強化学
Kaggle創薬コンペにおけるDeep Learningの適用 - Technical Hedgehog
創薬においてコンピュータの活用はますます盛んになってきており、2012年にはKaggleでコンペも開催されました。このコンペは標的に対する分子の活性を推定するというタスクでした。 用いられた手法としては1位はDeep Learning、2位は非Deepな機械学習手法でありスコアにこそ大差はありませんでしたが、創薬においてDeep Learningの適用可能性を示したことで当時は話題になったそうです。だいぶ前のコンペなの解説記事はすでに多くありますが、コンペを通じて創薬の概要とDeep Learningがどのようなアプローチで適用されたのかを紹介してみます。 ！Caution！ できる限りの調査をしましたが、私は製薬や医療に詳しい人ではないので誤った解釈をしてしまっている可能性があります。「ここ間違っている」と言う点がありましたら指摘いただけると幸いです。 では、はじめにコンペのタスク背景と
/ - 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のCTR予測コンペで上位10%に入るまでの試行錯誤 - yasuhisa's blog
週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこまでの試行錯誤をメモしておきます。謎ノウハウ(?)を持っているガチ勢じゃないと上位に行けないものかと思っていましたが、基本に忠実にやればこれくらいの順位(上位7.6%)に行けましたし、他の人の工夫を垣間見えるという意味でも現場の機械学習やり始めたエンジニアにお薦めできそうでした。 参加の動機 目標感: 頑張りすぎずに上位10%以内に入る 試行錯誤 AthenaとRedashによる探索的データ解析 ベンチマークをまず超える 線形分類器でシンプルな特徴量 時系列要素を忘れていて過学習発生 特徴量エンジニアリン
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
