Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く - Qiita
はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！ プログラミング&機械学習を始めて一年、ようやく Kaggle Expertになることができました！！ 行列も正規分布も知らず、ターミナルなんて触ったこともない状態からのスタートでしたが、ようやくここまで来ました。 ここまで来れたのは偏にこれまで関わってきた皆様のお陰です。これからも頑張ります！！ pic.twitter.com/kMkaFhqhU9 — ユウキ | Kaggler (@Yuki_Kaggler) May 12, 2021 この記事の対象者 Kaggleをやって
Colaboratoryで分析コンペをする時のテクニック集 - カレーちゃんブログ
3月2日に開催された、分析コンペ 勉強会で、「Colaboratoryで分析コンペをする時のテクニック集」として発表をしました。 speakerdeck.com この記事では、その内容を書きたいと思います。 Colaboratoryテクニック9つ 1. テーマの設定（darkモード等）、エディタの設定（インデント幅等） 2. ColaboratoryかKaggleNotebookか判別 3. Notebook名を取得 4.Google Driveのファイルへのアクセスを許可 5.学習する際は、MyDriveはなるべく使わない 6.a Kaggle Apiを使用する 6.b データのKaggleDatasetsへのアップロード 7 Mydriveからのweightのロードが遅い場合 8 Githubのrepositoryをclone public repositoryをcloneする場合 p
Kaggle Riiid! コンペ参戦記 - ML_BearのKaggleな日常
これは何？ '20/10-'21/01にKaggleで開催されていた Riiid! Answer Correctness Predictionの参加記録です public 51st (0.801) → private 52nd (0.802) と順位は奮いませんでしたが、現実世界での予測タスクに即したコンペの設計(後述)や、1億行を超える豊富なデータを扱えるといった内容が非常に勉強になるコンペでした。 Discussionに投下した内容と被りますが、自身の備忘録(と解法の供養) のためにまとめておきます。 コンペ概要 ざっくり言うと TOEIC勉強アプリでのユーザーの正答確率を予測するコンペ Code Competition (コードを提出する形式のコンペ) trainデータは約1億、testデータは約250万。 ただし次項で述べるようにtestデータは見ることができない SANTA TO
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pythonで気軽にパッケージを作るのは良いという話。
