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atmaCup#8 Opening

atmaCup#8 Opening

Yamaguchi Takahiro

December 04, 2020
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Transcript

  1. atma株式会社・メンバー構成 代表取締役・上浦 伸也 取締役・山口 貴大 京都大学大学院にて最適化数学を専攻 在学中に学生ベンチャーを立ち上げて取締役とし てジョイン。大学卒業と同時に売却しatma株式会 社を設立 京都大学大学院にて最適化数学を専攻

    インターンにて不動産の価格推定エンジンを作成し たことがきっかけでデータサイエンティストとして atmaへ入社 Kaggle Master: https://www.kaggle.com/nyk510 従業員 プロパー社員8名 全体30名 平均年齢28歳 各メンバーが一人でサービスを立ち上げられるフルスタックエンジニア データコンペティションプラットフォーム kaggle のトップ1%のプレイヤーなども在籍 アカデミックに強く論文ベースの最先端技術のキャッチアップ速度
  2. 事業概要 • アルゴリズムコンサルティング事業 ー 具体的アプローチが決まっていない状態からサポート ー どういったことが出来るのかを議論しつつ実現したい内容を固めていく • アルゴリズムモジュール事業 ―

    基幹システムにアルゴリズムをモジュールとして提供 ― 予測・分類エンジン, 画像査定エンジン, 最適化エンジン, 自然言語処理エンジン • システム開発事業 ― 最新の技術を用いて使いやすいを形に ― PWAでのWeb開発, Webサービスのインフラ構築, クローラー実装
  3. 主催: atma株式会社 12 atmaCup#5 2020-05-29 ~ 06-06 (1 week) @Online

    参加者: 300人 (振返り会 205人) #submissions: 4602 はじめてオンラインでの開催となり定員を大幅に増やしました が300人を上回る応募(316)があり、Expert以上が100名以 上と数・レベルともに過去最高となりました。参加者同士での 活発な議論が白熱し、分析結果に対する議論・討論が過去最 高の盛り上がりとなりました (*)。 初のオンライン開催! ぐるぐる: atmaCup#5 https://www.guruguru.ml/competitions/9 atmaCupとしてはじめて、学術業界からデータ提供していた だいたコンペティションでした。今後も産学が連携できるような 場としてatmaCupを提供できれば良いと考えています。 初の学術的な課題設定 *ディスカッション(データに関する議論をする掲示板)の投稿数・コメント数ともに過去最高
  4. 豪華な商品 private leaderboard 上位 (通常LB + 敢闘賞 LB) のチームに atma

    謹製のメダルをお送りし ます。 開催期間中ディスカッションで最も「いいね」 をもらえたユーザーにも nyk510 賞をお送りし ます。 (上記入賞については submit に使用したコードの提出、並びに submit の再現が 取れると運営が判断した後お送りいたします。内容の再現が取れない等、場合に よっては表彰を取りやめる場合がございますこと、ご承知おきくださいませ。)
  5. 予測値の提出と評価 コンペに参加するとサブミッションタブから予 測ファイルを提出することができます。提出は チームで合計50回行えます。 提出が成功すると、ぐるぐるはテストデータの 一部に対する公開スコア public score を計算し ユーザへ開示します。

    最終的な評価は公開スコアで使わなかった部分 で計算されたスコア private score で行われま す。 Public PrivateScore =??? Test Data 提出したタイミングで スコアが見れる部分 Private 最終評価で用いられる 部分。コンペ終了後ま でスコアがいくつかわ からない。 PublicScore =0.300
  6. 最大チームコスト Kaggle Rank point GrandMaster 10 Master 7 Expert 4

    それ以外 1 ユーザーにはKaggleRankによってコストが設 定されています。チームの合計コスト数が14 を超えるようなチームは作成することはでき ません。 チームコストはユーザープロフィールに紐づ くKaggleRank から計算されるようになって います。コンペ参加前にユーザー設定画面か ら現在のKaggleRankを入力して保存するよう にしてください。
  7. スケジュール Date Time Contents 12/4[金] 17:40~18:30 コンペティション開始(本説明終了後) 12/5[土] 14:00~15:00 [初心者講座1]

    データを眺めて submission する 12/6[火] 14:00~15:00 [初心者講義2] より深くデータを見て予測性能 を改善する 12/13[土] 18:00 DEADLINE (提出締め切り) 18:00~19:00 結果発表・表彰 *リアルタイムでなくても振り返って見れるよう配信する予定です