機械学習の勉強歴が半年の初心者が、 Kaggle で銅メダルを取得した話 | 株式会社G-gen（旧 株式会社トップゲート）
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Mercari Kaggle Competition: Closing Ceremony 2018 (2018/05/09 19:00〜)
申込方法/How to apply 申込は終了いたしました。 ※抽選結果は、 抽選通過の方に限り メールにてご案内いたします。 申込期限：2018/5/2 (水) 15:00 JST、抽選結果案内：同日中 We closed apply to attend and we will notify all selected applicants via email on the same day! イベント内容/Event details Topic 世界最大のデータサイエンティストコミュニティ・Kaggleで開催された「Mercari Prize: Price Suggestion Challenge」のクロージングイベントを開催致します！ このコンペティションではフリマアプリ「メルカリ」での出品時の価格査定機能「Mercari Suggestion Price」のアルゴリズム改善をテーマと
世界のデータサイエンティストが集う「Kaggle」とは？ビッグデータ分析を競い合え！ | SELECK [セレック]
今回のソリューション：【Kaggle（カグル）】 〜日本人の参加者に聞く！世界中のデータサイエンティストが競い合うコミュニティ「Kaggle」を解説〜 世界中から40万人を超える「データサイエンティスト」が集まる場所が、「Kaggle（カグル）」だ。 Kaggleは企業と、データ分析のプロであるデータサイエンティストをつなぐプラットフォームだ。企業がコンペ形式で課題を提示し、賞金の提供と引き換えに最も精度の高い分析モデルを得る。ある種クラウドソーシングに近い仕組みである。 世界規模で見ると、Amazon、Facebook、Walmartといった名だたる企業がコンペを実施しているKaggle。 日本ではまだまだ知名度は低いが、2015年7月には日本で初めて株式会社リクルートホールディングスがデータ予測コンペティション「RECRUIT Challenge – Coupon Purchase P
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threecourse's memo | programming関連のメモです。
はてなブログに引っ越しましたので、そちらをご参照下さい https://threecourse.hatenablog.com/entry/%3Fp%3D1186 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 目的 xgboost等のPythonからC++を呼び出すライブラリの理解のため、printデバッグや改造をできるようにする 環境 Windowsなので、GCPでlinuxのインスタンスを立ち上げる。 CLion/Pycharmのリモート機能を利用する。（ローカルの方が楽だけどやむを得ない） やること 1. コードを落とし、C++でコンパイルできることを確認する git clone –recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; make -j4 2. 読むべきPythonコード/C++コードのフォルダを確認する xgboostの場合
fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた
fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた fast.ai が提供する MOOC, “Practical Deep Learning for Coders Part1” を受けた。 Practical Deep Learning For Coders — 18 hours of lessons for free 特徴# プログラマのための実践ディープラーニング入門# この講座は、プログラマのためにある。素晴らしい理念の序文を引用したい。 The purpose of this course is to make deep learning accessible to those individuals who may or may not possess a strong background in machine le
Kaggleのtitanic問題で上位10%に入るまでの環境構築とデータ分析 - mirandora.com
本記事のコード/ご参照 ・本記事の全体のコードのnotebookを以下にアップしております。あわせてご参照くださいませ。 “Kaggle titanic_tutorial_code” ・本記事含むKaggleやデータ分析初学者向けのチュートリアル解説本を執筆しました。あわせてご参照くださいませ。 ※本記事のコードや環境構築の詳細手順を記載した書籍となります。 『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』 ※はじめに 本記事は2020年の上記書籍発売に合わせて内容を加筆・修正しました。そのため執筆当初と内容が異なる箇所がございます。またKaggleあるいはデータ分析における最初のチュートリアルとしてtitanicは長らく親しまれておりましたが、下記3点の現状があることをご認識いただいた上で取り組まれるのが良いかと思います。 ・データ数が少なくOverfit（過学習）しやすい ・
Kaggleを始めてみる - サイバースイッチ
Kaggleとは Kaggleというサイトをご存知でしょうか？ Kaggleとは、データ分析のコンペに参加したり、勉強するためのサイトで、世界中のデータサイエンティストが参加して分析のアルゴリズムを競っています。参加している人のことをカグラー(Kaggler)と言ったりします。 Kaggle: The Home of Data Science 参加するメリット ここに参加するメリットは、まず分析の進め方や手法が学べること分析とはなんぞやという人向けコンテンツも用意されていて、最初はチュートリアルの分析事例に沿って手を動かしながら学べるようになっているので(具体的な内容は、後述します)、やりながら分析を学べること。 あとは、企業や団体が実際に解いて欲しい分析の問題を、Kaggleを通して世界中のデータサイエンティストに公開していたりして、それを解くための一番精度の良い分析を提示した人に、賞金
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データ分析を「世界競技」にするサイトKaggle──その優勝者たちが企業から引く手あまたの理由