「kaggle」カテゴリーアーカイブ

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 ~ - 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 ~ - 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 ~ 事業会社でデータアナリストをしているu++です。 普段ははてなブログでKaggleや競技プログラミングの記事を定期的に書いていて、「Kaggle Tokyo Meetup」というイベントで登壇した経験もあります。 本記事では「Kaggle...

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Kaggle参戦記 〜初参戦からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 – 麻か辣なら辣が好き

Kaggle参戦記 〜初参戦からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 - 麻か辣なら辣が好き

Kaggle参戦記 〜初参戦からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 - 麻か辣なら辣が好き

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。...

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営業マンが1年でSEになって機械学習エンジニアに転職する話 – かえるのプログラミングブログ

営業マンが1年でSEになって機械学習エンジニアに転職する話 - かえるのプログラミングブログ

営業マンが1年でSEになって機械学習エンジニアに転職する話 - かえるのプログラミングブログ

こんばんは、かえるるる(@kaeru_nantoka)です。 先日、10ヶ月勤めたSES企業に辞意を伝えました。 そして4月からは、ストックマーク株式会社(https://stockmark.ai/ )にて、NLPを応用した機械学習エンジンを開発する機械学習エンジニアとして参画することになりました。 ちょうどいい人生の節目なので、流行っている転...

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Kaggleで使える!Pandasテクニック集 – Qiita

Kaggleで使える!Pandasテクニック集 - Qiita

Kaggleで使える!Pandasテクニック集 - Qiita

はじめに Kaggleで使えるPandasの使い方を備忘録として残します。 随時更新していく予定です。 Pandas Basics Cheat Sheet(基本的な使い方) [引用]https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463 プログレスバーを表示する df.apply()やdf.map()...

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機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊&中級10冊+テーマ別9冊(2019年1月版) – 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊&中級10冊+テーマ別9冊(2019年1月版) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊&中級10冊+テーマ別9冊(2019年1月版) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

(Image by Pixabay) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして(もしくはそうではない職名であったとしても)機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定...

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ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta – 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、...

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【Kaggleのフォルダ構成や管理方法】タイタニック用のGitHubリポジトリを公開しました – u++の備忘録

【Kaggleのフォルダ構成や管理方法】タイタニック用のGitHubリポジトリを公開しました - u++の備忘録

【Kaggleのフォルダ構成や管理方法】タイタニック用のGitHubリポジトリを公開しました - u++の備忘録

はじめに Kaggleのタイタニック GitHubリポジトリ 執筆の経緯 大まかな方針 参考にした情報 フォルダ構成 configs data input output features logs models notebook scripts utils 計算の実行 Git管理 おわりに はじめに 本記事では、Kaggle用フォルダ構成や管理方法について、現時点での自己流の方法をまとめます。「...

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GCPとDockerでKaggle用計算環境構築 – Qiita

GCPとDockerでKaggle用計算環境構築 - Qiita

GCPとDockerでKaggle用計算環境構築 - Qiita

Kaggle Advent Calendar 13日目の投稿です。 初めまして、Lain(@lain_m21)と申します。Qiita初投稿です! 今回はKaggle関連のトピックで何か短いのを一本書こうと思い、私が普段行なっているコンペ用の環境構築についていくつか良いなと思ったtipsをシェアしたいです。 先に結論からまとめておくと、 ローカルPCよりク...

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機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 – ギークなエンジニアを目指す男

機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男

機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男

本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中...

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Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ – エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える!

Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ - エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える!

Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ - エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える!

「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは? 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき? データサイエンティストを目指す若き人たちへ 関連記事 世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合う...

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[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと~一流のデータサイエンティストを例に~

[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと~一流のデータサイエンティストを例に~

[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと~一流のデータサイエンティストを例に~

「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 ...

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