The Kaggle Workbook 著名コンテストに学ぶ！競技トップレベルの思考と技術
Konrad Banachewicz
インプレス名高いコンペの解き方をたどる！ ケーススタディと練習問題で実践力を養おう―代表的なコンペを取り上げ、どのようにソリューションを構築していったのかを解説。どのような情報や知見、理論をもとにして、どのようなソリューションが導き出されたのかがわかります。
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書籍情報
著者: Konrad Banachewicz
共著者: , Luca Massaron(著), 株式会社クイープ(訳)
発行日: 2023-10-19
最終更新日: 2023-10-19
バージョン: 1.0.0
ページ数: 162ページ(PDF版換算)ページ
対応フォーマット: PDF, EPUB
出版社: インプレス
対象読者
本書は、過去のコンペティションを実際に経験しておきたいKaggleノービス（初期エントリーレベル）とKaggleコントリビュータ（ノービスより1つ上のレベル）向けを想定して書かれています。
著者について
アムステルダム自由大学にて統計学の博士号を取得。その後、さまざまな金融機関でデータ分析の問題に取り組む。電子商取引会社eBayのリードデータサイエンティストを経て、現在はデータサイエンティストとしてオンライン広告会社のAdevintaに勤務。Kaggleの称号としてNotebooksとDiscussionのGrandmaster、CompetitionsとDatasetsのMasterを取得。過去の最高ランクはDiscussionで7位。
目次
はじめに
第1章 最も名高いテーブルコンペティション - Porto Seguro's Safe Driver Prediction
- 1.1 コンペティションとデータを理解する
- 1.2 評価指標を理解する
- 1.3 優勝したMichael Jahrerのソリューションを調べる
- 1.4 LightGBMベースのソリューションを構築する
- 1.5 デノイジングオートエンコーダとDNNをセットアップする
- 1.6 結果をアンサンブル化する
- 1.7 本章のまとめ
第2章 Makridakisコンペティション―正解率と不確実性に関するKaggleのM5
- 2.1 コンペティションとデータを理解する
- 2.2 評価指標を理解する
- 2.3 4位に入賞したMonsaraidaのソリューションを調べる
- インタビュー：Masanori Miyahara
- 2.4 特定の日付と時間区間の予測値を計算する
- 2.5 パブリックリーダーボードとプライベートリーダーボードの予測値を整理する
- 2.6 本章のまとめ
第3章 画像分類コンペティション―Cassava Leaf Disease Classification
- 3.1 データと指標を理解する
- 3.2 ベースラインモデルを構築する
- 3.3 上位のソリューションから学ぶ
- 3.3.1 事前訓練
- 3.3.2 テスト時のデータ拡張／3.3.3 Transformer
- 3.3.4 アンサンブル
- 3.4 完全なソリューション
- 3.5 本章のまとめ
第4章 自然言語処理コンペティション―Google QUEST Q&A Labeling
- 4.1 ベースラインソリューション
- 4.2 上位のソリューションから学ぶ
- 4.3 本章のまとめ