Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～PythonKaggle 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Kaggleに登録したら次にやること」と題して、Kaggleに入門したい方に向けて次のようなコンテンツを掲載します。
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
Kaggle参戦記 〜入門からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ デジタルマーケター 兼 プロダクトマネージャー 兼 データアナリスト (肩書長い…) の私が Kaggle に挑戦した約半年間の記録です。現時点で2つのコンペに真面目に取り組んで2つの銀メダル(入賞)を獲得出来ています。 Kaggle挑戦期間を通して、有識者の素晴らしい資料に助けられたのでとても感謝しています。同じような志を持つ方に自分の記録が少しでも役に立てばと思い、有用な資料のリンク集に私のKaggle参戦記ポエムをつけてまとめてみました。 自分の得意領域で勝負しようと思ってテーブルデータのコンペばかり選んでいるのでDeepLearning系の話は全然ないです、すみません。 目次 プロローグ Kaggleへの興味の芽生え 初参戦 → 即撤退 ガチ参戦に向けた修行 初ガチコンペデビュー 初ガチコンペ…、のはずが。 初ガチコンペ参戦 ベースモデル作成 特徴量エンジニアリング
Kaggle事始め - Qiita
はじめに データ解析の情強な方なら、Kaggle はご存じだと思います。データ解析のSkillを競うCompetitionサイトで、与えられたテーマ(Dataset)に対して、世界中のデータ解析有識者が様々なデータ解析手法を駆使してより高い正答率(Score)を競い合う場所です。 が、Kaggleそのものは知っていても、どうやればKaggleに実際に参加できてランキングに加われるのかは知らない、と言う方は多いと思います。この記事では、とりあえずKaggleの何らかのCompetitionに参加して、解析結果をSubmitして、(その時点の)順位/Scoreを確認するまでの操作手順/流れをチラ裏したいと思います。 KaggleのWeb pageは色々な情報/Linkが詰まっているので、ぱっと見取っ付きにくいかもしれませんが、ポイントをつかめば参加してScoreを付けて貰う所まではとても簡単で
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