データ分析コンペで役に立つ特徴量管理方法と学習・推論パイプライン【コネヒトマルシェLT書き起こし】 - コネヒト開発者ブログ

こんにちは！MLエンジニアの野澤（@takapy0210）です！ 気づけば2019年の営業日も残り20日強ですね。年始に立てた個人的な目標が1/5しか達成できていないことに先日気付いたので、残りの期間で1つくらいは達成できると良いですね、という他人行儀な振る舞いをしたくなっている今日この頃です。 さて今回は、11月5日に開催した(コネヒトマルシェ)でLTした内容の全文書き起こしです。参考資料とあわせてご紹介できればと思います。 全文書き起こしは初の試みなので「ふ〜ん。なるほど〜」ぐらいのお気持ちで見ていただければと思います。 発表資料はこちらです。 Kaggleとは Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー（Kaggler）」とも呼びます。 「The Home of Data Science & Machine L

[masadream]

よい知見

[currypurin]

素晴らしい

[wakame1367]

いい取り組みだなと想います

[plane25]

“11月5日に開催したコネヒトマルシェでLTした内容の全文書き起こしです。参考資料とあわせてご紹介” 行った気になれるやつじゃん？？？👀