kaggleの人気記事 397件 - はてなブックマーク

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kaggleに関かんするエントリは397件けんあります。機械きかい学習がくしゅう、学習がくしゅう、プログラミングなどが関連かんれんタグです。人気にんきエントリには『Pythonを学まなぶときに読よむべき本ほん2020年版ねんばん - 初心者しょしんしゃからプロになるために - Lean Baseball』などがあります。

Pythonを学まなぶときに読よむべき本ほん2020年版ねんばん - 初心者しょしんしゃからプロになるために - Lean Baseball
- 974 users
- shinyorke.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2019/12/24
※最新さいしん版ばん（2021年ねんバージョン）がこちらにありますので合あわせてご覧らんください！毎年まいとし恒例こうれい, Python本ほんと学まなび方かたの総そうまとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械きかい学習がくしゅうと今年ことし（2019年ねん）もPythonにとって賑にぎやかな一いち年ねんとなりました. 今年ことしもたくさん出でてきたPythonの書籍しょせきや事例じれいなどを元もとに, 初心者しょしんしゃ向むけの書籍しょせき・学まなび方かた仕事しごとにする方ほう（中級ちゅうきゅう者しゃ）へのオススメ書籍しょせきプロを目指めざす・もうプロな人ひとでキャリアチェンジを考かんがえている方ほうへのオススメを余あます所ところ無なくご紹介しょうかいします. 来年らいねん（2020年ねん）に向むけての準備じゅんびの参考さんこうになれば幸さいわいです. ※ちなみに過去かこに2019, 2018, 2017と3回かいほどやってます*2. このエントリーの著者ちょしゃ&免責めんせき事項じこう Shinichi Nakagawa（@shinyorke）株式会社かぶしきがいしゃJX通信つうしん社しゃシニア・エンジニア, 主おもにデータ基盤きばん・分析ぶんせきを担当たんとう. Python歴れきはおおよそ9年ねん
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知しって1週間しゅうかんの友人ゆうじんがコンペで上位じょうい6.5%に入はいった話はなし
- 949 users
- zenn.dev/pipon_tech_blog
- テクノロジー
- 2023/04/25
先日せんじつ、データ解析かいせきのセミナーを開催かいさいしました。未み経験けいけんの方ほうでも、2時じ間あいだで予測よそくモデルを作成さくせいすることができるハンズオンセミナーでした。好評こうひょうだったので、その内容ないようをYouTubeにまとめたのでご興味きょうみある方ほうはご覧らんください。このハンズオンセミナーで予測よそくモデルの作つくり方かたを知しった友人ゆうじんがchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募おうぼしたところ、上位じょうい6.5%に入はいることができたという報告ほうこくを受うけ、驚愕きょうがくしました。 chatGPTを上手うまく使つかえば素人しろうとがプロに勝かつことも十分じゅうぶんできるのだなと実感じっかんしました。友人ゆうじんが参加さんかしたデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿とうにょう病びょう予測よそく問題もんだいでした。以下いかのような進すすめ方かたをしたとのことでした。まず、問題もんだいの概要がいようを説明せつめいして、どのように進すすめていけば良よいかを確認かくにんしたそうです。そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題もんだいを解とくための手順てじゅんを一覧いちらん化かしてくれて
kenkenさんはTwitterを使つかっています: 「完全かんぜん初心者しょしんしゃの状態じょうたいで、Pythonの独学どくがくを始はじめて約やく2年ねん🤔 約やく60冊さつの書籍しょせきを写経しゃきょう・消化しょうかしてきたので、結構けっこう、実力じつりょくがついたのかな🤔 2年間ねんかんの棚卸たなおろしとして、僕ぼくが、写経しゃきょう・独学どくがくしてきた書籍しょせきとKaggleの取とり組くみを紹介しょうかいしたいと思おもいます☺️ 全すべて真剣しんけんに取とり組くんできたので、気きになる書籍しょせきがあれば、気軽きがるに質問しつもんください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
- 893 users
- twitter.com/kenken26679105
- テクノロジー
- 2023/01/03
Python初はつ学者がくしゃのためのPandas100本ほんノック - Qiita
- 808 users
- qiita.com/kunishou
- テクノロジー
- 2020/09/25
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超こえるライブラリを統一とういつ記法きほうで扱あつかえる統合とうごうデータ処理しょりライブラリ Ibis の100 本ほんノックを作成さくせいしました。長期ちょうき目線めせんでとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味きょうみがあればご覧らん下ください。 Ibis 100 本ほんノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12：大だい規模きぼデータを高速こうそくに処理しょり可能かのうなデータ処理しょりライブラリ Polars の 100 本ほんノックを作成さくせいしました。こちらも興味きょうみがあればご覧らん下ください。 Polars 100 本ほんノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめにこの度たび、PythonライブラリであるPandasを効率こうりつ的てきに学まなぶためのコンテンツとして

文系ぶんけい大学生だいがくせいが機械きかい学習がくしゅうを０から始はじめて９か月げつでKaggle銀ぎんメダルを獲得かくとくするまで - Qiita
- 773 users
- qiita.com/HayatoYamaguchi
- テクノロジー
- 2019/10/06
今回こんかい自分じぶんは０から始はじめて９か月げつでコンペで銀ぎんメダル(6385分ぶんの249位い,top4パーセント)を獲得かくとくできました。自分じぶんの今いままでの流ながれをおさらいしていきます。それまでの僕ぼくのスペック数すう3と行列ぎょうれつはほぼ何なにも分わからないプログラムはrubyとjavaはそこそこに書かける、pythonは知しらん勉強べんきょうの流ながれ１２月がつ末まつ機械きかい学習がくしゅうを始はじめると決心けっしん、とりあえず何なにをやればいいかよく分わからないがpythonが必要ひつようらしいのでprogateでpythonをやってみる１月がつ数学すうがくが必要ひつようらしいので、行列ぎょうれつと微分びぶん積分せきぶんについて１から学まなんでみる。今いまから考かんがえると、行列ぎょうれつの基礎きそをさらえたのは良よかったですが、それ以外いがいはこの時間じかんは絶対ぜったいいらなかったなと考かんがえています。微分びぶん積分せきぶん行列ぎょうれつ２月がつ Udemyで多おおくの講座こうざを受うける、詳細しょうさいは以下いかの記事きじにまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
行動こうどうモデルに沿そった意志いし力りょくに頼たよらない良よい習慣しゅうかんの作つくり方かた｜ひぐ
- 727 users
- note.com/higu_engineer
- テクノロジー
- 2023/08/11
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしているひぐ(@zerebom_3)と申もうします。 1年ねんほど前まえに、社内しゃないの先輩せんぱい(@potsbo)との1on1で、"仕事しごとができるようになりたくて高たかい目標もくひょう(ex. 業務ぎょうむ外がいで毎週まいしゅうX時間じかん勉強べんきょうする)を建たてるが、結局けっきょく続つづかず、能力のうりょくも伸のびない。自己じこ肯定こうてい感かんも下さがってしまう。どうしたら良よいか。😭"と相談そうだんしました。そのとき、”意志いし力りょくに頼たよらず、仕組しくみを使つかって習慣しゅうかんをコントロールできると成果せいかを上あげられるようになるよ"とアドバイスをいただき、隔週かくしゅうで自分じぶんの習慣しゅうかんの作つくり方かたについてレクチャーしてもらいました。その結果けっか、仕事しごと・業務ぎょうむ外がいでもアウトプットの量りょうを増ふやし、能力のうりょくを身みにつけられたと感かんじています。例たとえば、業務ぎょうむ外がいにおいては、2023/01 ~ 07の7ヶ月かげつで下記かきのようなインプット・アウトプットができました。 - Zennへの記事きじ執筆しっぴつ7本ほん - 外部がいぶ登壇とうだん2本ほん - Kaggle 銀ぎん
機械きかい学習がくしゅうの勉強べんきょうを始はじめて1年ねん以内いないにkaggleで2位いになったので、やったこと全部ぜんぶ書かく - kaggle日記にっき
- 609 users
- aryyyyy.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2020/06/05
皆みなさん初はじめまして！先日せんじつkaggleのARCコンペで2位いになったのですが、 2位いで終了しゅうりょうしました！みなさんお疲つかれさまでした。コード書かくの楽たのしかった。 pic.twitter.com/dLxl6Mlgoe — Aryyyyy (@aryyyyy13) 2020年ねん5月がつ28日にち僕ぼくのkaggle歴れきが浅あさめということもありtwitterでも結構けっこう反響はんきょうがあって、何人なんにんかの方ほうにはわざわざDMまで頂いただいてどんな勉強べんきょうをしたか聞きいていただきました。なるほど需要じゅようがあるならということで、今いままでのことをまるっと振ふり返かえってみようと思おもいます。これからkaggle始はじめる方ほうのためになれば幸さいわいです。機械きかい学習がくしゅうを始はじめる前まえのスペック準備じゅんび期間きかん：2019年ねん7月がつ〜 kaggle初はつ参加さんか：2019年ねん9月がつ〜 kaggleちゃんと始はじめる：2019年ねん10月がつ〜 DSB参加さんか：2019年ねん10月がつ〜会社かいしゃを休職きゅうしょくして本格ほんかく的てきに勉強べんきょう開始かいし：2020年ねん1月がつ前半ぜんはん〜手頃てごろな
「AIをどう習得しゅうとくしたのか教おしえて」と大だい募集ぼしゅうし、技術ぎじゅつ者しゃから集あつまった記事きじ49本ほんを紹介しょうかい
- 534 users
- xtech.nikkei.com
- テクノロジー
- 2020/02/07
日経にっけい xTECH内ないに人工じんこう知能ちのう（AI）専門せんもんチャネル「ビジネスAI」を2019年ねん10月がつに立たち上あげたのを機きに、知識ちしき共有きょうゆうサイト「Qiita」上じょうでAI／機械きかい学習がくしゅうの記事きじを同年どうねん12月がつに募集ぼしゅうしたところ、49本ほんもの記事きじが集あつまった。投稿とうこういただいた皆みなさん、ありがとうございました。今回こんかい、ビジネスAIの編集へんしゅう担当たんとうとして私わたしが設定せっていした「お題だい」は以下いかの3つ。各かくテーマについて日経にっけい xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年ねん12月1日にち～25日にちまで1日にち1本ほんずつ記事きじを募集ぼしゅうした。 AI道場どうじょう「Kaggle」への道みち機械きかい学習がくしゅうをどう学まなんだか機械きかい学習がくしゅうツールを掘ほり下さげるこの結果けっか、機械きかい学習がくしゅうを独習どくしゅうするお薦すすめの書籍しょせきやサービス、Kaggleなどの機械きかい学習がくしゅうコンペに入門にゅうもんする方法ほうほうなど、AIや機械きかい学習がくしゅうに興味きょうみがあるエンジニアにとって大おおいに参考さんこうになる記事きじが集あつまった。投稿とうこう者しゃの属性ぞくせいについても「ゴリゴリの文系ぶんけい」や「おじさんSE」「中なか
2020年版ねんばんPythonを学習がくしゅうするためのオススメ本ほん10冊さつと学まなんだことのQiitaへのメモ - karaage. [からあげ]
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- karaage.hatenadiary.jp
- テクノロジー
- 2020/01/05
Pythonの勉強べんきょうをしています今年ことしの2月がつ29日にち「PyCon Mini Shizuoka」というイベントでキーノートスピーカーとして登壇とうだん予定よていです（詳細しょうさいは以下いか参照さんしょう下ください）。キーノートスピーカーを引ひき受うけたものの。よく考かんがえると、私わたしはPythonがあんまり分わかっていません。「これは、幾いくら何なんでもまずいのでは？」というお気持きもちになりました。そこで、今年ことしの年末年始ねんまつねんしを中心ちゅうしんにPythonの本ほんをいくつか読よんで、PyConの議論ぎろんについていけるように、少すこしでもPythonへの理解りかいを深ふかめておくことにしました。学まなんだことは、折角せっかくなので以下いかのQiita記事きじにまとめていきます（随時ずいじ追加ついか中ちゅう）。この記事きじでは、学習がくしゅうに使用しようした本ほんと、簡単かんたんな感想かんそうを書かいてみます。興味きょうみある方ほうは参考さんこうにしてみて下ください。私わたしのブログから買かうのが嫌いやだ！という人ひとは、タイトルをコピーしてAmazonで検索けんさくしてもらえば大丈夫だいじょうぶですし、もちろん買かわなくても大丈夫だいじょうぶ
DATAFLUCT Tech Blog
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- data-campus.ai
- テクノロジー
- 2022/06/09
2022-08-27 データ抽出ちゅうしゅつに特とく化かしたAirbyteによるEL(T) 環境かんきょう構築こうちくの実践じっせんデータ基盤きばん Airbyte ELT こんにちは。今回こんかいは、データ基盤きばんの構築こうちくの一部いちぶを実際じっさいに体験たいけんしてみたいと思おもいます。データ基盤きばんを作成さくせいするにあたり、まずは、社内しゃないに眠ねむる様々さまざまなデータを集あつめてくる必要ひつようがあります。前回ぜんかいの記事きじでは、その機能きのうを「収集しゅうしゅう」と紹介しょうかいしていました。データ基盤きばんとは何なにか… データ基盤きばんデータ分析ぶんせき基盤きばん実践じっせん 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習がくしゅうをpipeline化かするまで MLOps Metaflow Pipeline 皆みなさんは「MLOps」について取とり組くんでいらっしゃるでしょうか。私わたしは2018年ねん頃ごろからデータクレンジングや機械きかい学習がくしゅうモデルの構築こうちくや運用うんようをしてきましたが、当時とうじの日本にっぽんで私わたしの耳みみにはMLOpsという言葉ことばが入はいってくることはありませんでした。ただMLOpsの元もととなった「Dev…
「AIをどう習得しゅうとくしたのか教おしえて」と大だい募集ぼしゅうし、技術ぎじゅつ者しゃから集あつまった記事きじ49本ほんを紹介しょうかい
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- active.nikkeibp.co.jp
- テクノロジー
- 2020/04/05
出典しゅってん：日経にっけいクロステック、2020年ねん2月がつ7日にち（記事きじは執筆しっぴつ時じの情報じょうほうに基もとづいており、現在げんざいでは異ことなる場合ばあいがあります）日経にっけい xTECH内ないに人工じんこう知能ちのう（AI）専門せんもんチャネル「ビジネスAI」を2019年ねん10月がつに立たち上あげたのを機きに、知識ちしき共有きょうゆうサイト「Qiita」上じょうでAI／機械きかい学習がくしゅうの記事きじを同年どうねん12月がつに募集ぼしゅうしたところ、49本ほんもの記事きじが集あつまった。投稿とうこういただいた皆みなさん、ありがとうございました。今回こんかい、ビジネスAIの編集へんしゅう担当たんとうとして私わたしが設定せっていした「お題だい」は以下いかの3つ。各かくテーマについて日経にっけい xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年ねん12月1日にち～25日にちまで1日にち1本ほんずつ記事きじを募集ぼしゅうした。 AI道場どうじょう「Kaggle」への道みち機械きかい学習がくしゅうをどう学まなんだか機械きかい学習がくしゅうツールを掘ほり下さげるこの結果けっか、機械きかい学習がくしゅうを独習どくしゅうするお薦すすめの書籍しょせきやサービス、Kaggleなどの機械きかい学習がくしゅうコンペに入門にゅうもんする方法ほうほうなど、AIや機械きかい学習がくしゅうに興味きょうみがある
IT未み経験けいけんからMLエンジニアになるまでの2年ねん半はんでやったこと - MLaaSS - Machine Learning as a Self-Satisfaction
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- mlaass1.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2020/07/08
はじめに自身じしんの転職てんしょく活動かつどうにあたり皆みなさんの転職てんしょくエントリが非常ひじょうに参考さんこうになったので、私わたしも同おなじ境遇きょうぐうの方ほうの参考さんこうになればと思おもい、書かき残のこすことにしました。（ただ、本当ほんとうに私わたしと似にた境遇きょうぐうの方ほうにはなかなかリーチしづらい気きがしていますが・・・） TLDR; 30歳さいでIT未み経験けいけんからMLエンジニアに転職てんしょく約やく2年ねん半はん独学どくがくで勉強べんきょう（ほとんどkaggleしてただけ）無関係むかんけいに思おもえた現職げんしょくでの経験けいけんもなんだかんだ転職てんしょくで役やくに立たった目次もくじ自己じこ紹介しょうかい現職げんしょくについて転職てんしょくの理由りゆう勉強べんきょうしたこと転職てんしょく活動かつどう終おわりに 1.自己じこ紹介しょうかいかまろという名前なまえでTwitterなりkaggleなりをやっています。kaggleでは画像がぞうやNLPといったdeep learning系けいのコンペを中心ちゅうしんに取とり組くんでおり、2019年ねんの9月がつに金きんメダルを獲得かくとくしMasterになることができました。恐おそらくここが他たの転職てんしょくエントリを書かかれている方々かたがたと大おおきく異ことなる点てんかと思おもうのですが、現職げんしょく
普通ふつうのデータサイエンティストと世界せかいトップクラスのデータサイエンティストの違ちがいニュースイッチ by 日刊工業新聞社にっかんこうぎょうしんぶんしゃ
- 393 users
- newswitch.jp
- テクノロジー
- 2019/11/13
「データサイエンティストと名乗なのるのは厚あつかましいというか、自分じぶんはむしろ外はずれ値ちです」そう切きり出だした小野寺おのでら和樹かずきさんは現在げんざい、ＤｅＮＡのＡＩ本部ほんぶデータサイエンス第だい一いちグループに所属しょぞくしている。確たしかにデータサイエンティストには数学すうがくや物理ぶつり学がくの修士しゅうしや博士はかせといった理系りけいのバックグラウンドを有ゆうする人ひとが多おおい中なか、小野寺おのでらさんは経済学部けいざいがくぶ出身しゅっしんで数学すうがくの知識ちしきも「二に次じ関数かんすうの頂点ちょうてんがわかるくらい」だという。そんな小野寺おのでらさんだがKaggle Grandmaster（カグルグランドマスター）という称号しょうごうを持もっている。世界せかいでは163人にん、日本にっぽんでは10人にん程度ていどしかいない（2019年ねん11月がつ現在げんざい）。【補足ほそく説明せつめい】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械きかい学習がくしゅうエンジニアが集あつまる世界せかい最大さいだいのコミュニティ。大おおきな特徴とくちょうは、誰だれでも参加さんか可能かのうなコンペティションがあることだ。世界中せかいじゅうの企業きぎょうや研究けんきゅう機関きかんなどが提供ていきょうしたビッグデータと課題かだいに対たいし、モデルの精度せいどを
ルールベース画像がぞう処理しょりのススメ
- 380 users
- speakerdeck.com/fkubota
- テクノロジー
- 2021/06/18
データ分析ぶんせきLT会かい第だい二に回かいで発表はっぴょうした際さいの資料しりょうです。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ github repository: https://github.com/fkubota/bunseki_compe_LT_02
千葉ちばの高こう専せん生せい、ハッカソンで最優秀さいゆうしゅう賞しょう　「量子りょうしコンピューターでお手軽てがる機械きかい学習がくしゅう」とは：朝日新聞あさひしんぶんGLOBE＋
- 368 users
- globe.asahi.com
- テクノロジー
- 2021/09/13
越智おち優ゆう真しんさん。最近さいきんギターを始はじめ、軽音楽けいおんがく部ぶにも入はいった。機械きかい学習がくしゅうの勉強べんきょうは「一いち日にち2時じ間あいだぐらい」という＝木更津高専きさらづこうせんで、藤田ふじた明人あきと撮影さつえい木更津工業高等専門学校きさらづこうぎょうこうとうせんもんがっこう（千葉ちば県けん木更津きさらづ市し）情報じょうほう工学科こうがっかに今春こんしゅん入学にゅうがくした越智おち優ゆう真しんさんは、４月がつ、「Fixstars Amplifyハッカソン」（株式会社かぶしきがいしゃフィックスターズ主催しゅさい）で、応募おうぼ71作品さくひんの中なかで最優秀さいゆうしゅう賞しょうに輝かがやいた。応募おうぼしたのは中学ちゅうがく3年ねんのとき。他たの応募おうぼ者しゃは、東大とうだい、東工大とうこうだい、早稲田大わせだだい、慶応大けいおうだい、東北大とうほくだいなどで専門せんもん領域りょういきを学まなぶ大学生だいがくせいや大学院生だいがくいんせいが多おおく、越智おちさんの活躍かつやくは注目ちゅうもくを集あつめた。越智おちさんが応募おうぼしたプログラムとアイデアの題名だいめいは、「浅あさ（くて広ひろい）層そう学習がくしゅう少しょうデータでお手軽てがる機械きかい学習がくしゅう」だ。機械きかい学習がくしゅうは、人工じんこう知能ちのう（AI）が自分じぶんで物事ものごとを学まなぶための技術ぎじゅつだ。その一ひとつとして「深層しんそう学習がくしゅう（ディープラーニング）」があり、画像がぞう認識にんしき、音声おんせい認識にんしき、文章ぶんしょうの要約ようやく、翻訳ほんやくなど幅広はばひろい分野ぶんやへの応用おうようが期待きたいされている。深層しんそう学習がくしゅうは一般いっぱんに、
1100万まん行ぎょう・32GB超ちょうの巨大きょだいCSVファイルの基本きほん統計とうけい量りょうを4GBメモリマシンで算出さんしゅつする - Qiita
- 329 users
- qiita.com/fujine
- テクノロジー
- 2022/12/07
はじめにこの記事きじは，Kaggle Advent Calendar 2022第だい6日にち目めの記事きじになります。本ほん記事きじでは、 32GB超ちょうのCSVデータの基本きほん統計とうけい量りょうを、小規模しょうきぼマシンでも省はぶけメモリかつ高速こうそくに計算けいさんするテクニックについて解説かいせつします。 Kaggleコンペに限かぎらず、マシンスペックが低ひくいため、大おおきなデータセットを満足まんぞくに処理しょりできず困こまっている毎回まいかい行おこなうファイル読よみ込こみが遅おそいので、もっと高速こうそく化かしたい ⚡ といった悩なやみや課題かだいを抱かかえている方ほうの参考さんこうになれば幸さいわいです。モチベーションデータ分析ぶんせき業務ぎょうむやKaggle等とうのコンペティションで初はじめてのデータセットを扱あつかう場合ばあい、いきなり機械きかい学習がくしゅうアルゴリズムを行おこなうことはまず無なく、最初さいしょにデータ観察かんさつを行おこなうのが一般いっぱん的てきです。テーブルデータであれば、各かくカラムの基本きほん統計とうけい量りょう（最小さいしょう値ち、最大さいだい値ち、平均へいきん、分散ぶんさん、四よん分ふん位い数すう）などを計算けいさん・可視かし化かし、データクレンジングの要よう否いなや特徴とくちょう量りょう設計せっけいの方針ほうしんなどを検けん
Kaggle Expertになるまで勉強べんきょうしたことを全すべて書かく - Qiita
- 315 users
- qiita.com/Yuki_Kaggler
- テクノロジー
- 2021/06/21
はじめにこんにちは。Yuki | Kagglerです！先日せんじつ、Shopeeコンペの順位じゅんいが確定かくていして銀ぎんメダルをいただき、晴はれてCompetition Expertになることができました。区切くぎりがいいのでここまで取とり組くんできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記ついき：Amazonのリンクが切きれていたので貼はり直なおしました！プログラミング&機械きかい学習がくしゅうを始はじめて一いち年ねん、ようやく Kaggle Expertになることができました！！行列ぎょうれつも正規せいき分布ぶんぷも知しらず、ターミナルなんて触さわったこともない状態じょうたいからのスタートでしたが、ようやくここまで来きました。ここまで来これたのは偏ひとえにこれまで関かかわってきた皆様みなさまのお陰かげです。これからも頑張がんばります！！ pic.twitter.com/kMkaFhqhU9 — ユウキ | Kaggler (@Yuki_Kaggler) May 12, 2021 この記事きじの対象たいしょう者しゃ Kaggleをやって
機械きかい学習がくしゅうを仕事しごとに使つかうには？ 03_Pythonのコーディング手順てじゅん - Qiita
- 298 users
- qiita.com/Saku731
- テクノロジー
- 2020/01/03
株式会社かぶしきがいしゃデジサクがお送おくりするプログラミング記事きじ、今回こんかいはAI（機械きかい学習がくしゅう）の具体ぐたい的てきなコーディング手順てじゅんを扱あつかいます。 ※ 無料むりょうセミナーも開催かいさい中ちゅうなので、ぜひご覧らんになってみて下ください。はじめにこれまで「機械きかい学習がくしゅうを仕事しごとに使つかうには？」というテーマで記事きじをお届とどけしてきましたが、第だい３回かいの今回こんかいは「Pythonのコーディング手順てじゅん」をテーマに、具体ぐたい的てきなプログラミングを紹介しょうかいします。バックナンバーも読よんで頂いただくと機械きかい学習がくしゅうの基礎きそからPythonのコーディングまで全体ぜんたいを理解りかいできますので、ぜひご活用かつようください。第だい１回かい：機械きかい学習がくしゅうの目的もくてきを理解りかいする第だい２回かい：AI開発かいはつのプロジェクト全体ぜんたい像ぞう SNS でも色々いろいろな情報じょうほうを発信はっしんしているので、記事きじを読よんで良よいなと感かんじて頂いただけたら Twitterアカウント「Saku731」もフォロー頂いただけると嬉うれしいです。機械きかい学習がくしゅうに必要ひつようなプログラミングスキルまず、機械きかい学習がくしゅうを習得しゅうとくするために必要ひつようなスキルは下記かき
趣味しゅみでKaggleを始はじめたことをきっかけにデータサイエンティストになった話はなし - Qiita
- 291 users
- qiita.com/Muji___rushi
- テクノロジー
- 2023/12/20
Kaggleアドベントカレンダー2023の19日にち目めの記事きじです． TL;DR データ分析ぶんせき未み経験けいけんからkaggleでどんなことを学まなんだか想像そうぞうしていたデータ分析ぶんせきと実じつ業務ぎょうむとのGap kaggleやっていて良よかったこと、kaggleでは学まなばなかったことはじめに趣味しゅみでkaggleを始はじめたことをきっかけに、現在げんざいはデータ分析ぶんせきの仕事しごとをしています。 Muj!rush!というアカウントでKaggleをしています。Kaggle expertです。 kaggleを始はじめてから3年ねん程度ていど経過けいかしたので(この3年間ねんかんは、地球ちきゅうの公転こうてんが早はやまってんのかってくらい時間じかんが経たつのが早はやかったです)、これまでを振ふり返かえることで、今後こんごkaggleを始はじめてデータサイエンティストを目指めざすような方ほうへの参考さんこうになれば幸さいわいです。 Kaggleと出会であったことで仕事しごとへの向むき合あい方かたや、今後こんごのキャリアの考かんがえ方かたが変かわったので、僭越せんえつながら一言ひとことだけ言いわせてもらうと、
https://twitter.com/yoshipon0520/status/1529441377725325313
- 257 users
- twitter.com/yoshipon0520
- テクノロジー
- 2022/05/25
Kaggleで戦たたかいたい人ひとのためのpandas実戦じっせん入門にゅうもん - ML_BearのKaggleな日常にちじょう
- 247 users
- naotaka1128.hatenadiary.jp
- テクノロジー
- 2020/04/01
はじめに自分じぶんは元々もともとpandasが苦手にがてでKaggleコンペ参加さんか時じは基本きほん的てきにBigQuery上じょうのSQLで特徴とくちょう量りょうを作つくり、最低限さいていげんのpandas操作そうさでデータ処理しょりをしていました。しかし、あるコードコンペティションに参加さんかすることになり、pythonで軽快けいかいにデータ処理しょりをこなす必要ひつようが出でてきたので勉強べんきょうしました。そこで、当時とうじの勉強べんきょうメモをもとに「これだけ知しっていればKaggleでそこそこ戦たたかえるかな」と思おもっているpandasの主要しゅよう機能きのうをまとめました。注記ちゅうき実戦じっせん入門にゅうもんのつもりがほぼ辞書じしょになってしまいました orz pandasとはなんぞや的てきな内容ないようは書かいていません (import pandasやDataFrameとは何なにかなど) pandas1.0系けいでも動うごくように書かいたつもりですが間違まちがってたらすみません目次もくじはじめに注記ちゅうき目次もくじ Options DaraFrame 読よみ書かき CSVファイル読よみ込こみ書がき出で
データサイエンスはじめて1か月げつ以内いないで参加さんかしたコンペで銀ぎんメダル(上位じょうい3%)とるまで！ - Qiita
- 245 users
- qiita.com/crinoid
- テクノロジー
- 2020/07/03
はじめにデータサイエンス・機械きかい学習がくしゅうっておもしろそうだけど、どうやって勉強べんきょうすすめたらいいんだろう？というところから2月がつに勉強べんきょうをスタートし、勉強べんきょうのinputだけではなく実践じっせんしたいと思おもって3月がつにKaggleのコンペに参戦さんせん！その結果けっかがなんと、銀ぎんメダル (+上位じょうい3%)をとることができました！この記事きじでは、そんな自分じぶんの勉強べんきょうしてきた過程かていとコンペを進すすめてきた流ながれをまとめてみようと思おもっているので、一いち例れいとして見みてもらえると嬉うれしいです！概要がいよう ➀コンペの紹介しょうかい ➁コンペ終了しゅうりょうまでの流ながれ (コンペ参加さんかする前まえ→コンペ参加さんか後ご) ③コンペ中ちゅうにしていたその他たの勉強べんきょう今回こんかい参加さんかしたコンペ M5 Forecasting - Accuracy コンペ (2020年ねん3月がつ~6月がつ) 今回こんかい取とり組くんだコンペは、この時とき系列けいれつデータのテーブルコンペで、内容ないようとしては、アメリカの小売こうり大手おおてであるウォルマートの「商品しょうひんの売うり上あげ予測よそく」過去かこ約やく5年間ねんかん分ぶんの
自然しぜん言語げんごを簡単かんたんに可視かし化か・分析ぶんせきできるライブラリ「nlplot」を公開こうかいしました - ギークなエンジニアを目指めざす男おとこ
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- 2020/05/17
こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。本日ほんじつは自然しぜん言語げんごの可視かし化かを手軽てがるにできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開こうかいしたので、これのご紹介しょうかいです。 nlplotとは？ nlplotで何なにができるか使つかい方かた使用しようデータ事前じぜん準備じゅんびストップワードの計算けいさん N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？自然しぜん言語げんごの基本きほん的てきな可視かし化かを手軽てがるにできるようにしたパッケージです。現在げんざいは日本語にほんごと英語えいごで動作どうさ確認かくにん済ずみです。基本きほん的てきな描画びょうがはplotlyを用もちいているため、notebook上じょうからインタラクティブにグラフを操作そうさすることができます。 github.com （スター★お待まちしております🙇‍♂️）
pythonで気軽きがるにパッケージを作つくるのは良よいという話はなし。
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- 2021/06/18
2021/06/18 分析ぶんせきコンペLT会かい#2 での発表はっぴょう資料しりょうです。
Kaggleは実務じつむの役やくに立たつ？データサイエンティストがKaggleから学まなんだ「教師きょうしあり学習がくしゅう」の勘かんどころ - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考かんがえる！
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- 2020/04/23
エンジニアHub > 記事きじ一覧いちらん > Kaggleは実務じつむの役やくに立たつ？データサイエンティストがKaggleから学まなんだ「教師きょうしあり学習がくしゅう」の勘かんどころ Kaggleは実務じつむの役やくに立たつ？データサイエンティストがKaggleから学まなんだ「教師きょうしあり学習がくしゅう」の勘かんどころ機械きかい学習がくしゅうのトレーニングとして、Kaggleに挑いどむ方ほうは多おおいでしょう。ただ、Kaggleで鍛きたえて、データサイエンティストとしての実際じっさいの業務ぎょうむに生いかせるの？こんな疑問ぎもんにこたえるべく、日本経済新聞社にほんけいざいしんぶんしゃのデータサイエンティスト、石原いしはら祥さち太郎たろうさんが、「仕事しごととKaggle」の関係かんけい性せいを綴つづります。日本経済新聞社にほんけいざいしんぶんしゃでデータサイエンティストとして働はたらいている石原いしはらです。本稿ほんこうでは、筆者ひっしゃが社外しゃがい活動かつどうとして取とり組くんでいる世界せかい規模きぼの機械きかい学習がくしゅうコンペティション「Kaggle」を紹介しょうかいします。特とくに「Kaggleがどのような観点かんてんで実務じつむに役立やくだっているか」という筆者ひっしゃの経験けいけん談だんを基もとに、Kaggleの魅力みりょく
Kaggleのハードルを下さげたい！ - Qiita
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- 2023/10/18
Image generated by OpenAI's DALL·E-3. はじめにこんにちは！突然とつぜんですが、Kaggleのハードルって高たかくないですか？特とくに初はつ見みだと、複雑ふくざつなルールや大量たいりょうのデータなどに圧倒あっとうされてしまう人ひとも多おおいかもしれませんね。また、全すべて英語えいごなので非ひ英語えいご話者わしゃにとってはそこもハードルを上あげる原因げんいんになっていると考かんがえられます。実際じっさいは慣なれれば簡単かんたんなことも多おおいのですが、Kaggle慣なれするまでにやや時間じかんがかかるのも事実じじつです。そこで、少すこしでもKaggleのハードルを下さげたいと考かんがえて本ほん記事きじを執筆しっぴつしました。対象たいしょう読者どくしゃ様さまこの記事きじは、以下いかのような方ほうをメインに想定そうていして執筆しっぴつしました。 AI・データ分析ぶんせき・機械きかい学習がくしゅうに興味きょうみがあって、Kaggleに参加さんかしようと思おもったけどハードルが高たかくて躊躇ちゅうちょしている方ほう Kaggleに参加さんかしたはいいものの、ドロップアウトしてしまった方ほう Kaggleのハードルを乗のり越こえたい方ほう
Day-107 Pythonの高速こうそく画像がぞう処理しょりライブラリLyconが速はやい - CC56
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- hyper-pigeon.hatenablog.com
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- 2020/07/22
何なんヶ月かげつか前まえにTwitterのタイムラインに流ながれてきたのですが、それっきり話題わだいを聞きかないので検証けんしょうしてみることにしました。ちなみに、個人こじん的てきに普段ふだん使つかって慣なれているのは、癖くせが少すくなくて扱あつかいやすい scikit-image です。 (OpenCVはBGRがデフォルトなので基本きほん的てきに避さけたいですし、PILは癖くせが強つよめなのであまり好すきではないです) 高速こうそくの画像がぞう処理しょりライブラリを使つかうモチベは、もちろん Kaggle です。特とくに画像がぞうの読よみ込こみが速はやいと、時間じかん短縮たんしゅくに直結ちょっけつするので個人こじん的てきに嬉うれしいです。 Lyconとは C++で書かかれたPython用ようの軽量けいりょう画像がぞう処理しょりライブラリらしいです。 PyPI にあるので pip install ですぐに使つかえます。(一応いちおう依存いぞん関係かんけいも気きにしなきゃいけないかも) github.com 性能せいのうの割わりにスターが控ひかえめな気きがする。試ためしに使つかってみる多少たしょうの実戦じっせんを仮定かていして、Kaggle の Notebo
新型しんがたコロナウイルス感染かんせん者しゃ数すうを数理すうりモデルで推定すいてい - 四谷よつやラボ公式こうしきブログ
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- 2020/03/02
お詫わびと訂正ていせい本ほん記事きじで、数理すうりモデルによる新型しんがたコロナウイルス感染かんせん者しゃ数すうの推移すいいの分析ぶんせきにおいて、感染かんせん者しゃ数すうの計算けいさんに不備ふびがあることが、ユーザーの方ほうからのご指摘してきで分わかりました。このため設計せっけい通どおりの分析ぶんせき結果けっかが得えられていない状態じょうたいで情報じょうほうを提供ていきょうしておりました。私わたしたちが直面ちょくめんしている、非常ひじょうに関心かんしんの高たかい内容ないようにも関かかわらず、十分じゅうぶんな検証けんしょうを実施じっしせず情報じょうほう提供ていきょうをしていましたことを深ふかくお詫わび申もうし上あげます。申もうし訳わけございません。感染かんせん者しゃ数すうの計算けいさん処理しょりを修正しゅうせいし、分析ぶんせき結果けっか、グラフ及およびプログラム（github）を訂正ていせい致いたしました。また、タイトルとサムネイルだけをご覧らんになって、誤解ごかいされる方ほうもいらっしゃるかもしれませんので、数理すうりモデルが推定すいていした収束しゅうそく時期じきは削除さくじょしました。さらに、感染かんせん者しゃデータのCSVファイルが更新こうしんされていましたので、3月11日にちまでの感染かんせん者しゃ数すうデータをダウンロードして使用しようしています。お気きづきの点てん等ひとしございましたら、ご指摘してきいただければ
Kaggleで10年ねん遊あそんだGrandMasterの振ふり返かえり | ho.lc
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- 2021/02/18
2011年ねん2月がつ16日にちに Kaggle アカウントを取得しゅとくして10年ねんが経過けいかした。長ながい間あいだ Kaggle Ranking 世界せかい 1 位いを目指めざしてきたが、この目標もくひょうやモチベーションが大おおきく変化へんかしてきたと感かんじたため、一いち区く切きりつけるためにもこの10年ねん+αあるふぁを振ふり返かえる。今いまの目標もくひょうは対象たいしょうを問とわずアルゴリズムで資産しさんを最大さいだい化かすること。エンジニアリングを駆使くししてデータからアルファを探さがし、システム化かして運用うんようする。実利じつり的てきで定量ていりょう評価ひょうかできる最高さいこうに楽たのしいタスクです（記事きじでは触ふれません）。競技きょうぎプログラミングからKaggleを始はじめるまで¶ Kaggle ができる前まえは ICPC や ICFP Programming Contest といった競技きょうぎプログラミング系けいのコンテストに参加さんかしていた。ICPC ではアジア地区ちく会津あいづ大会たいかい 2007、アジア地区ちく東京とうきょう大会たいかい 2008 に出場しゅつじょうしたが大敗たいはいして悔くやしくて仕方しかたがなかった。コードゴルフも嗜たしなむ程度ていどに遊あそんで
Kaggleや競きおいプロのトップランカーが持もつ「本質ほんしつ的てきな強つよみ」とは。リクルートが作つくり出だす、競技きょうぎと業務ぎょうむの好こう循環じゅんかん - はてなニュース
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- 2023/01/18
ソフトウェアエンジニアがプログラミングの腕うでを競きそい合あう競技きょうぎプログラミングや、データサイエンティストや機械きかい学習がくしゅうエンジニアが機械きかい学習がくしゅうモデルの精度せいどを競きそい合あうKaggle。こうしたコンペティションのトップランカーが持もつテクニックやスキルを実際じっさいの業務ぎょうむにも活いかそうとしている、あるいはすでに活いかしている企業きぎょうも少すくなくないでしょう。一方いっぽうで、その能力のうりょくを最大限さいだいげん活いかして仕事しごとに取とり組くめるかには課題かだいも残のこっているようです。「競技きょうぎのトップランカー」の肩書かたがきに引ひきずられるためか、彼かれらの強つよみを活いかすためには起用きよう範囲はんいを絞しぼらざるをえない、という悩なやみも方々かたがたから聞きこえてきます。そんな中なか、リクルートではトップランカーのスキルや技術ぎじゅつだけでなく、「本質ほんしつ的てきな強つよみ」に着目ちゃくもく。その「本質ほんしつ的てきな強つよみ」を、領域りょういきを横断おうだんしてさまざまなプロジェクトに活用かつようすることで、事業じぎょう課題かだいの解決かいけつやサービス価値かちの向上こうじょうにつなげています。トップランカーの「本質ほんしつ的てきな強つよみ」とは、
Kaggleで勝かちっぱなしのデータサイエンティストに話はなしを聞きいてみた | AI専門せんもんニュースメディア AINOW
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- 2021/02/22
著者ちょしゃのParul Pandey氏しは世界せかい各地かくちに拠点きょてんのあるAIスタートアップH2O.aiでデータサイエンス・エバンジェリストを務つとめており、AINOW翻訳ほんやく記事きじ『あなたのビジネスにAI戦略せんりゃくを効果こうか的てきに使用しようする方法ほうほう』の著者ちょしゃでもあります。同氏どうしが最近さいきんMediumに投稿とうこうした記事きじでは、H2O.aiに所属しょぞくするKaggleグランドマスターにKaggleの取とり組くみ方かたに関かんしてインタビューしました。データサイエンティストのPhilipp Singer氏しは、オーストリアのグラーツ工科こうか大学だいがくで博士はかせ号ごうを取得しゅとく後ご、自身じしんの知識ちしきを応用おうようする機会きかいを求もとめてデータサイエンス業界ぎょうかいに入はいりました。同氏どうしがKaggleを始はじめたのは単たんなる情報じょうほう収集しゅうしゅうがきっかけだったのですが、優秀ゆうしゅうな成績せいせきをおさめたことによってKaggleに夢中むちゅうになりました。そんな同氏どうしのKaggleの取とり組くみ方かた、そしてKaggleから学まなんだことの要点ようてんをまとめると、以下いかのようになります。 Kag
機械きかい学習がくしゅうモデリングの広辞苑こうじえん的てき書籍しょせき「Kaggleで勝かつデータ分析ぶんせきの技術ぎじゅつ」が良よかったので筆者ひっしゃに媚こびを売うる - Stimulator
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- 2019/10/05
- はじめに - 当とうブログでは恒例こうれいになっている、献本けんぽんされたので筆者ひっしゃに媚こびを売うるシリーズです。今回こんかいは10/9に発売はつばい予定よていの「Kaggleで勝かつデータ分析ぶんせきの技術ぎじゅつ」という書籍しょせきなんですが、既すでに発売はつばい前まえにしてAmazonベストセラー1位い。豪華ごうか著者ちょしゃ陣じんとKaggleにおいては日本にっぽん有数ゆうすうの起業きぎょうと言いっても過言かごんではない、DeNA株式会社かぶしきがいしゃの豪華ごうかレビュワー。筆者ひっしゃがブログを書かいていたり、u++さんがめちゃくちゃ丁寧ていねいな書評しょひょうを書かいていたり、Kaggle Grand Master各位かくいの薦すすめツイートも出でてきた段階だんかいで、もう私わたしが媚こびを売うる必要ひつようすらないと思おもいますが、良よかったので感想かんそうだけでも残のこしておければと思おもいます。 Kaggleで勝かつデータ分析ぶんせきの技術ぎじゅつ作者さくしゃ: 門脇かどわき大輔だいすけ,阪田さかた隆司たかし,保坂ほさか桂かつら佑たすく,平松ひらまつ雄司ゆうじ出版しゅっぱん社しゃ/メーカー: 技術評論社ぎじゅつひょうろんしゃ発売はつばい日び: 2019/10/09メディア: 単行本たんこうぼん（ソフトカバー）この商品しょうひんを含ふくむブログを見みる端はし的てきに言いえば、テーブ
環境かんきょう音おん認識にんしきのコンペティションDCASE2020で世界せかい1位いを獲得かくとくしました
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- engineering.linecorp.com
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- 2020/12/07
LINE株式会社かぶしきがいしゃは、2023年ねん10月がつ1日にちにLINEヤフー株式会社かぶしきがいしゃになりました。LINEヤフー株式会社かぶしきがいしゃの新あたらしいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog DataLabsのSpeech teamに所属しょぞくしている小松こまつです。環境かんきょう音おん認識にんしきに関かんする基礎きそ研究けんきゅうを行おこなっています。環境かんきょう音おん認識にんしきとは我々われわれの身みの回まわりで起おこる多種たしゅ多様たような音おと、たとえば咳せきや話はなし声ごえ、物音ものおとなどを機械きかいに自動的じどうてきに検出けんしゅつ・認識にんしきさせる技術ぎじゅつです。この技術ぎじゅつは音おとに関かんする分野ぶんやの中なかで最もっともホットで急きゅう成長せいちょうしているトピックの一ひとつであり、環境かんきょう音おんを専せん門もんに扱あつかう国際こくさいコンペティション/ワークショップ、DCASEも毎年まいとし開催かいさいされています。そのコンペティション部門ぶもんであるDCASE2020 Challengeのtask 4に、LINEは昨年度さくねんどのインターン成果せいか [1] を主軸しゅじくにした名古屋大学なごやだいがく、ジョンズ・ホプキンス大学だいがくとの合同ごうどうチームで参加さんかし、世界せかい1位いを獲得かくとくすることができました。本ほん
【厳選げんせん】機械きかい学習がくしゅうの学習がくしゅうにおすすめのTwitterアカウント40選せん - Qiita
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- 2022/07/11
はじめに最近さいきん、翻訳ほんやくサービスをリリースしたりしてから、機械きかい学習がくしゅうの勉強べんきょうをどこでしたらいいのか聞きかれることが増ふえました。機械きかい学習がくしゅう関連かんれんの知識ちしきは遷移せんいが激はげしいので、書籍しょせきには限界げんかいがあります。ですので、その度たびに「twitterが一番いちばん勉強べんきょうになる」と答こたえていました。が、この回答かいとうはき手きて依存いぞんな無責任むせきにんな回答かいとうな気きもしたので、この際さいフォローすべき人ひとをまとめておこうと思おもいます。時折ときおり機械きかい学習がくしゅう系けいでない人ひとも紛まぎれているかもしれません。とりあえず40アカウントおすすめするだけの記事きじなので、抜ぬけ漏もれはあると思おもいますが、後日ごじつ補完ほかんしていこうと思おもいます。登場とうじょうするアカウントには何なんの許可きょかも取とっていませんが、独断どくだんと偏見へんけんでアカウントの特徴とくちょうをメモしていきます。 (メモとはいえ失礼しつれいのないよう書かいたつもりです) 0. goto_yuta_ 私わたしです。機械きかい翻訳ほんやくや、論文ろんぶんのまとめなどの話はなしが多おおいです。自作じさくの機械きかい翻訳ほんやくサービスの中身なかみに触ふれたりします。
Kaggleで銅どう・銀ぎん・金きんメダルを取とるプロセス｜カレーちゃん
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- note.com/currypurin
- テクノロジー
- 2023/11/26
Kaggleで銅どうメダル、銀ぎんメダル、金きんメダルを取とるプロセスの違ちがいや、具体ぐたい的てきに何なにをすべきかについて質問しつもんがありました。 Twitterで回答かいとうを募集ぼしゅうしたところ、次つぎの回答かいとうをもらいました。過去かこに似にたコンペ2,3コンペ漁あさって1~10位いまでの解法かいほうに目めを通とおしつつ、現げんコンペのディスカッションを全部ぜんぶ追おって効きくものを試ためすと銀ぎんメダルは取とれるという肌はだ感覚かんかく https://t.co/si4GwbM4wD — 杏仁きょうにんまぜそば (@an_nindouph) November 17, 2023 自分じぶんもこれと同おなじ感覚かんかくです。以下いか、少すこし説明せつめいします。銀ぎんメダルを取とるために必要ひつようなもの銀ぎんメダルを獲得かくとくするために必要ひつようだと思おもったのが、次つぎの3つです。最低限さいていげんのデータ分析ぶんせきコンペの実力じつりょくデータ分析ぶんせきについて、最低限さいていげんのみんなが知しっていることを知しっておくことが必要ひつようと言いえます。「Kaggleで勝かつデータ分析ぶんせきの技術ぎじゅつ」の知識ちしきがあれば、十分じゅうぶんに戦たたかえると思おもいます。
サッカーを強化きょうか学習がくしゅうする - 思考しこうの本棚ほんだな
- 132 users
- kutohonn.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2020/12/12
はじめにこの記事きじは強化きょうか学習がくしゅう苦手にがての会かいAdvent Calenderの12日にち目めの記事きじです。私わたしは11月末まつまでKaggle上じょうで開催かいさいされていたGoogle Research Football with Manchester City F.C.に参加さんかしていました。このコンペはGoogle Researchが用意よういしたサッカーゲーム上じょうでサッカーエージェント(プレイヤー)を作成さくせいし、その強つよさを競きそうというものです。私わたしはhigeponさんとチームを組くませていただき、強化きょうか学習がくしゅうアプローチでコンペ開催かいさいから終了しゅうりょうまで取とり組くみました。そこでサッカーエージェントを強化きょうか学習がくしゅうで育成いくせいする際さいに工夫くふうした点てんや苦労くろうした点てんを共有きょうゆうできればと思おもいます。 kaggle: Google Research Football competition www.kaggle.com GitHub: Google Research Football gi
高速こうそくで持続じぞく可能かのうな開発かいはつのためのソフトウェア工学こうがくと機械きかい学習がくしゅうへの適用てきよう
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- zenn.dev/zerebom
- テクノロジー
- 2023/05/25
こんにちは、Wantedlyで推薦すいせんシステムを開発かいはつしている樋口ひぐちです。Kaggleや実務じつむでの機械きかい学習がくしゅうの開発かいはつにて、過去かこに下記かきのような失敗しっぱいがありました。精度せいど改善かいぜんのために実験じっけんを繰くり返かえし追加ついかしたら、PRが巨大きょだいになり、レビューに時間じかんがかかった学習がくしゅう結果けっかを確認かくにんしたら、パラメータを一部いちぶだけ間違まちがえていて、再度さいど長ながい実験じっけんをやり直なおしたこのような悩なやみを解決かいけつするために、書籍しょせきや経験けいけんで学まなんだプラクティスを取とり組くんできました。例れいをあげると以下いかのようなのものがあります。小ちいさい単位たんいでPRを作成さくせいするパラメータを設定せっていファイルに切きり出だして、ヌケモレを減へらす学習がくしゅうデータをサンプリングして、実行じっこう時間じかんを短縮たんしゅくして結果けっかを素早すばやく確認かくにんするこれらのプラクティスに取とり組くむ中なかで、もっと "高速こうそくで正確せいかくな開発かいはつを行おこなうための知見ちけんや方法ほうほうが体系たいけい化かされているのではないか" という疑問ぎもんが湧わきました。この疑問ぎもんを解決かいけつするべく"継続けいぞく的てきデリバリーのためのソフトウェア
脳のうみそが固かたくなったおじさんSEが機械きかい学習がくしゅうを勉強べんきょうしてみた - Qiita
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- qiita.com/rhene
- テクノロジー
- 2019/12/19
【はじめに】本ほん記事きじは「機械きかい学習がくしゅうをどう学まなんだか by 日経にっけい xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019」の19日にち目めになります。おじさんSEの私わたしがどうやって機械きかい学習がくしゅうを勉強べんきょうしたかを記しるします。きっかけは当時とうじ抱かかえていた分類ぶんるい課題かだいにおいて、「機械きかい学習がくしゅうが使つかえるんじゃね?」というところから始はじまりました。闇雲やみくもにやっていたので正直しょうじき記憶きおくは曖昧あいまいです。経歴けいれきプログラム歴れきは30年ねん近ちかくあります。小学生しょうがくせいの時ときに覚おぼえたMS BASICから始はじまり、Z80アセンブラ、MC68000アセンブラ、FORTRAN、C(UNIX)、C++(Mac)、VB、Java(Android)、VB.NET、C#と触さわってきました。いろいろな言語げんごに触ふれてきましたが、どれも極きわめるほどガッツリやっていたわけではありません。機械きかい学習がくしゅうに関かんしては20年ねん以上いじょう前まえ、いわゆる第だい二に次じAIブームの終おわり頃ころに卒論そつろんのテーマでニューラ
機械きかい学習がくしゅうをゼロから学まなぶための勉強べんきょう法ほう - Qiita
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- qiita.com/crinoid
- テクノロジー
- 2020/03/20
はじめにデータサイエンスや機械きかい学習がくしゅうっておもしろそう！と思おもいつつも、どうやって勉強べんきょうをしたら良よいかわからない......と感かんじた経験けいけんはありませんか？ちなみに自分じぶんもその一人ひとりです。この記事きじでは、機械きかい学習がくしゅうってそもそも何なに？ AIという言葉ことばは知しってるけど詳くわしいことはわからないというような初はつ学者がくしゃでも、知識ちしき・経験けいけんを積つんで機械きかい学習がくしゅうに取とり組くめるようにするために必要ひつような基礎きその基礎きそから学まなぶための勉強べんきょう法ほうを自分じぶんの経験けいけんをもとに紹介しょうかいします！(ここで紹介しょうかいするものは機械きかい学習がくしゅうの中級ちゅうきゅう者しゃ以上いじょうの方ほうでも基礎きそ知識ちしきの復習ふくしゅうとして活用かつようできるものかなとも思おもっています）この記事きじの続編ぞくへん(データサイエンスはじめて1か月げつ以内いないで参加さんかしたコンペで銀ぎんメダル(上位じょうい3%)とるまで！)はこちら概要がいよう (基本きほん的てきにはこの3stepです) 基礎きそ知識ちしきをつける(単語たんご・用語ようごの理解りかい) ライブラリの使つかい方かたを理解りかい実際じっさいにコンペに挑戦ちょうせん(Kaggle) 1.機械きかい学習がくしゅう&ディープラーニ
ChatGPT Code Interpreter でTitanic生存せいぞん者しゃ予測よそくにチャレンジ - Taste of Tech Topics
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- acro-engineer.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2023/07/21
近頃ちかごろ、夜食やしょくづくりにはまっているkonnoです。データ分析ぶんせきもできると話題わだいのChatGPT Code Interpreterを使つかえば、機械きかい学習がくしゅうもお手軽てがるにできるのでは…？ということで、Kaggleチュートリアルとして有名ゆうめいな「Titanicの生存せいぞん者しゃ予測よそく」を ChatGPT Code Interpreterを使つかって分析ぶんせきできるのか試ためしてみたいと思おもいます！ Titanic生存せいぞん者しゃ予測よそくとは？かの有名ゆうめいのタイタニック号ごうの乗員じょういん名簿めいぼと、事故じこで生存せいぞんしたか否ひかのデータを機械きかい学習がくしゅうし、乗員じょういんの属性ぞくせい（性別せいべつ、年齢ねんれい、乗船じょうせん時じの運賃うんちんなど）から生存せいぞんしたか否ひかを推定すいていする課題かだいです。よく考かんがえるとひどい設定せっていですね。話題わだいのわかりやすさと、それなりに特徴とくちょう的てきな結果けっかが出でるところから、機械きかい学習がくしゅうの初はつ学者がくしゃがやる練習れんしゅう問題もんだいとして世界せかい的てきに有名ゆうめいです。データはKaggleさんから取得しゅとくできます。 www.kaggle.com 機械きかい学習がくしゅうを利用りようしてTitani