社内でKaggleの布教活動をやっている話 - yasuhisa's blog
最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の
MERCARI PRIZE
PRICE SUGGESTION CHALLENGE ON KAGGLE 21ST NOV 2017 - 21ST FEB 2018 UTC COMPETITION DETAILS Challenge Participants will work with data provided from the US version of our Mercari marketplace app to create a price suggestion model for listed items. The competition will be judged based on the accuracy of each participant’s respective price suggestions (i.e. the gap between their suggestions and actua
Craft Beers Dataset
2K+ craft canned beers from the US and 500+ breweries in the United States.
Welcome Kaggle to Google Cloud | Google Cloud Blog
Fei-Fei LiChief Scientist, Google Cloud AI and Machine Learning San Francisco — Today, I’m excited to announce that Kaggle will be joining Google Cloud. Founded in 2010, Kaggle is home to the world's largest community of data scientists and machine learning enthusiasts. More than 800,000 data experts use Kaggle to explore, analyze and understand the latest updates in machine learning and data anal
Kaggle体験記（TopCoder機械学習マラソンとの違いなど） - じじいのプログラミング
tanzakuさん、今年もありがとうございます！ Competitive Programming （その2） Advent Calendar 2016 - Adventarの25日目！ はじめに Kaggle（https://www.kaggle.com/）も、TopCoder機械学習マラソン（TopCoder）も、広義の競技プログラミング！ ということで、今回Kaggleに軽めに参加してみました。これらの違いについて取りあげようと思います。機械学習そのものについては取り上げてません。あしからず。 Kaggleの特徴（TopCoderと異なる点） 予測データのみを提出すれば良い。 TopCoderは、マッチにより、予測する実行コードを提出する形式か、予測したデータを提出する形式か違ってきますが、Kaggleは、ほぼ予測データのみ提出です（例外はある）。そういうわけで、ライブラリや計算資源を
How to Get Into the Top 15 of a Kaggle Competition Using Python – Dataquest
How to Get Into the Top 15 of a Kaggle Competition Using Python Kaggle competitions are a fantastic way to learn data science and build your portfolio. I personally used Kaggle to learn many data science concepts. I started out with Kaggle a few months after learning programming, and later won several competitions. Doing well in a Kaggle competition requires more than just knowing machine learning
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
Kaggleのコンペに参加することで�色々な実践的ノウハウを学んだので�そのノウハウを共有する p.3～53 コンペ中に自分がやったこと�p.54～99 ハイランカーがやっていたこと�p.100～ ハイランカーかやっていたことを�自分も実際にやってみる
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データ分析コンテストの技術と最近の進展
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