Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
本当に簡単なkaggleの始め方 / Easy Way to Start Kaggle - s...
Search
yukinagae
February 19, 2019
Technology
630
2
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
本当に簡単なkaggleの始め方 / Easy Way to Start Kaggle - short ver.
yukinagae
February 19, 2019
More Decks by yukinagae
See All by yukinagae
Devin, 正しい付き合い方と使い方 / Living and Working with Devin
yukinagae
3
1.4k
BerglasとCloud Buildを使って秘密情報をセキュアに(できるかも) / Berglas with Cloud Build
yukinagae
1
1.2k
ある機械学習システムをAWSからGCP/GKEに移行した話 / Machine Learning System Migration from AWS to GKE
yukinagae
8
4.3k
Python用のマイクロサービスフレームワークを探す旅 / A journey to find a microservices framework for Python
yukinagae
0
1.3k
AWSからGCP/GKEに移行してみた / From AWS to GKE on GCP
yukinagae
6
21k
Spotifyのレコメンドを理解する / Recommender Systems using Collaborative Filtering - Spotify
yukinagae
1
930
kintone事例紹介 JAMS.TV ケーススタディ / kintone-casestudy-jamstv
yukinagae
0
320
BigQuery MLの新機能紹介 Cloud Next '19 / BigQuery ML New Features Announced at Google Cloud Next 2019
yukinagae
2
17k
学習行動データ分析基盤 Learning Record Store(LRS)開発事例 / LRS case study
yukinagae
5
2.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
取引先から届く 「セキュリティチェックシート」の読み解き方
kamadamakoto
0
150
Agent 時代の Kaggle 展望 / kaggle-in-the-agentic-era
upura
1
720
生成 AI の基礎 〜 サンプル実装で学ぶ基本原理
enakai00
7
4.4k
TypeScript入門 2026
recruitengineers
PRO
3
570
名刺メーカーDevグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
1.2k
JavaScript 研修 (2026)
recruitengineers
PRO
2
530
【CEDEC2026】グラフィックスエンジニアのためのニューラルシェーディング入門
cygames
PRO
0
150
【CEDEC2026】『GRANBLUE FANTASY: Relink - Endless Ragnarok』のバトル制作事例 ~最高のキャラゲーを目指して~
cygames
PRO
0
290
同じWAFが、攻撃の“形”は弾く── 正当な“形”の不正は通す
kuroneko13
0
190
Genie Codeハンズオン基礎編
taka_aki
1
120
事業価値と Engineering 2026年度版
recruitengineers
PRO
49
23k
【CEDEC2026】次世代デジタルカードゲームのサーバー設計と運用 〜『Shadowverse: Worlds Beyond』の舞台裏~
cygames
PRO
1
1.3k
Featured
See All Featured
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.9k
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
380
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
12k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.4k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
22k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
370
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2.1k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
660
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
460
Transcript
本当に簡単なkaggle の始め方 @yukinagae
自己紹介 永江悠紀 @yukinagae グロービス 2018/8 ~ データサイエンティスト(Python/Go) 経歴 元Java/Scala エンジニア
オーストラリアでデータ分析を勉強 → 今に至る 最近はベイズ統計モデリングに興味ある(˘ω˘) スヤァ
Agenda 1. kaggle とは? 2. kaggle の仕組み 3. やってみた( `・ω
・´) 3
1. kaggle とは? 4
世界最大の機械学習・データ分析の コンペを主催するプラットフォーム 5
つまり 6
データサイエンティストの 世界最強を決める大会 7
kaggle の規模 ユーザ数: 50 万以上 国: 190 カ国以上 らしい( `・ω
・´) 8
2. kaggle の仕組み 9
大まかな流れ 1. 主催者(企業など)がコンペを主催する a. データを準備 b. 問題を定義する 2. 参加者は様々な手法を使ってベストなモデルを構 築し、予測を提出する
スコアやランキングが分かる 3. 主催者は、精度が高い予測に賞金を払う 10
ということで 11
3. 早速kaggle をやってみた ( `・ω ・´) 12
1. コンペを選ぶ 13
例えばこのコンペ( `・ω ・´) 14
2. コンペの内容を読む 1. 概要: 大まかに把握 2. 評価指標: これが一番大事( `・ω ・´)
3. 賞金: できればほしいよね 4. 期限: 時間厳守 5. データ: だいたいCSV ファイル(BigQuery も) 15
3. 他の参加者から学ぶ 1. コード(kernel ) 2. ディスカッション(discussion ) 16
いろんな人がコードを載せてくれてるので助かる see: Simple Exploration+Baseline - GA Customer Revenue | Kaggle
17
4. 他の参加者の方法を真似てみる コードをパクってローカルPC で実行するだけの簡単 なお仕事( `・ω ・´) 18
5. 助け合う <= New! ちょうどライブラリのバージョンで上手く動作しなか ったので、上手くいった方法を教え合う( `・ω ・´) 19
6. めんどくさいので人のコードを fork する 20
fork したコードを実行するだけ( `・ω ・´) 21
実行中 22
7. 予測を提出する 23
8. スコアとランクを確認 689 位(全1,031 チーム) ちーん( `・ω ・´) 24
結局言いたいのは 25
パクった後が勝負 26
まとめ kaggle はデータサイエンティストのNo.1 を決める 大会 とりあえず人のコードをパクって頑張る kaggle は沼( `・ω ・´)
27
参考資料 Kaggle - Wikipedia What is Kaggle, Why I Participate,
What is the Impact? fast.ai · Making neural nets uncool again deeplearning.ai: Announcing new Deep Learning courses on Coursera 28
おわり( `・ω ・´) ようこそkaggle 沼へ 29
最後にいちおう We're hiring! 30