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
640
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
1.3k
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
940
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
どんな手を使っても絶対間に合わせるスケジューラ
asari194617
0
1.5k
Claude Codeの体系的な理解と知識のフック
oikon48
10
6.4k
Eight Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
3
8.3k
Jetpack Compose で挑む新聞紙面UI ─ 複合ジェスチャー・ポリゴン記事領域・適応的ページ構成という3つの壁/droidkaigi2026
nikkei_engineer_recruiting
0
110
[RSJ26] Flow as Flow: Modeling Robot Velocity Fields as Probability Velocity Fields
keio_smilab
PRO
0
170
AI駆動開発はどこまで来たのか? ファインディの最新実態調査で読み解く現在地 Devin Con Tokyo
akiratom
5
2.3k
Level Up Your CDK DX: 5 Tools I’ve Been Building
gotok365
2
170
tamachi.goを支える技術
rymiyamoto
0
130
AI時代のキョウソウ戦略
ystk
2
110
Bet AI Day 2026丨AIを「使う」から、AIが「働く」へ ― LayerXが進める「組織AI」の社会実装
layerx
PRO
2
1.2k
EMの役割で 変わったこと・変わらなかったこと
sansantech
PRO
1
230
AIエージェントを雇う前に決める5つのこと
knishioka
1
130
Featured
See All Featured
How to make the Groovebox
asonas
2
2.4k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
310
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
18k
It's Worth the Effort
3n
188
29k
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.3k
The Language of Interfaces
destraynor
162
27k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
790
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.5k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
490
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
68
57k
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