kagglerにとって役に立つ情報をまとめていきます。Kaggle過去コンペの解説記事や資料、Kaggle Grandmasterの講演、機械学習/データ分析コンペの記事やニュースなどを中心に、随時追加していく予定です。
- 本
- 過去コンペの解説記事や資料
- 講演、発表、インタビュー記事
- Kaggleで世界トップレベルになるための思考法。Grandmaster小野寺和樹の頭の中
- Kaggleや競プロのトップランカーが持つ「本質的な強み」とは。リクルートが作り出す、競技と業務の好循環
- 対談！Kaggle Grandmasterの仕事とは【DeNA TechCon 2022】
- Kaggleから学んだ医療画像データ解析の取り組み方（第4回全国医療AIコンテスト）
- ML Study #3「機械学習コンペ」
- 「面白い」ことが絶対条件。GrandmasterとMasterが指南するKaggleの“勝ち方”と“楽しみ方”
- Is Competing On Kaggle Worth It? Ponderings of a Kaggle Grandmaster
- Dieters Blog
- Lumada Data Science Lab.メンバーインタビュー「分析なら何でも来い」
- Youtube
- ニュースレター
- その他
- 関連記事
本
実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
Kaggle Masterである石原 祥太郎(u++)さんと村田 秀樹(カレー)が書かれた初学者向けのKaggle入門書です。初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれることを目標に書かれています。
実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
Kaggleで勝つデータ分析の技術
データサイエンスの認知の高まりとともに，データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え，多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは，実際のデータを扱うため，機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく，実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。
そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために，現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方，バリデーション，パラメータチューニングなどについて，一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方，あるいはもっと上を目指したい方だけでなく，実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。
https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10843-4
The Kaggle Book: Data analysis and machine learning for competitive data science
二人のグランドマスターによる共著で、Kaggleにおけるモデリング戦略や暗黙知などが書かれています。
The Kaggle Book: Data analysis and machine learning for competitive data science
日本語版も出版されています。
The Kaggle Book：データ分析競技 実践ガイド＆精鋭30人インタビュー
過去コンペの解説記事や資料
BirdCLEF 2022
BirdCLEF 2021
・【Kaggle挑戦記】鳥コンペ2(BirdCLEF 2021)銅メダル振り返り【#8】
・【Kaggleコンペふりかえり】BirdCLEF 2021 – Birdcall Identification
・BirdCLEF2021まとめ
・Kaggle の鳥コンペで1位を取った話：BirdCLEF 2021 優勝解法
・Kaggle BirdCLEF2021の参加録
・鳥コンペ三部作についてざっくり振り返りたい
Rainforest Connection Species Audio Detection
- 鳥蛙コンペ反省会資料(Hidehisa Arai)
- Rainforest 43rd place solutionと3つの教訓(shinmura0)
- 鳥蛙コンペ反省会(birdcall revengeチーム)
Cornell Birdcall Identification
Freesound Audio Tagging 2019
・kaggle Freesound Audio Tagging 2019 4th place solution
・7th Place Solution for Freesound Audio Tagging 2019
講演、発表、インタビュー記事
Kaggleで世界トップレベルになるための思考法。Grandmaster小野寺和樹の頭の中
NVIDIAのGrandmaster小野寺和樹さんのインタビュー記事。
Kaggleや競プロのトップランカーが持つ「本質的な強み」とは。リクルートが作り出す、競技と業務の好循環
リクルートのグランドマスター2人のインタビュー記事。
対談！Kaggle Grandmasterの仕事とは【DeNA TechCon 2022】
Kaggle Grandmasterが、DeNAでどのような仕事を行っているか話しており面白いです。
概要： 全世界には約16万人の Kaggler がおり、Top 層である Kaggle Grandmaster は日本国内に約20人ほどいます。 DeNA には Kaggle Grandmaster が4人所属しており、日本企業としては最多の在籍人数となっています。 本セッションでは、DeNA に所属する4人の Kaggle Grandmaster たちが行っている仕事や技術、Kaggle などについてパネルディスカッション形式でお話しします。事前に視聴者から質問も受け付けますので、ぜひご参加ください。
DeNA TechCon 2022
Kaggleから学んだ医療画像データ解析の取り組み方（第4回全国医療AIコンテスト）
Kaggle GrandmasterのInoichanさんによる講演。コンペの基本的な進め方が学べます。
ML Study #3「機械学習コンペ」
Kaggle Grandmasterの小野寺 和樹さん、石原 祥太郎さんの講演です。
「機械学習コンペにおけるRAPIDS利用」
「機械学習コンペの近年の潮流 2022年4月版」
「面白い」ことが絶対条件。GrandmasterとMasterが指南するKaggleの“勝ち方”と“楽しみ方”
Grandmaster小野寺 和樹氏（NVIDIA）と、Master棚橋 直哉氏 （日立製作所）のインタビュー記事。
Is Competing On Kaggle Worth It? Ponderings of a Kaggle Grandmaster
引退したKaggle Grandmasterの Mario FilhoによるKaggleに対する意見。メリットやデメリットなど端的にまとめてあって良い。
Dieters Blog
NvidiaのDiete氏のブログ。Grandmasterになるまでの軌跡が書かれています。
Lumada Data Science Lab.メンバーインタビュー「分析なら何でも来い」
Competitions Master Moro氏のインタビュー記事
Youtube
Kaggle
Kaggle公式のYoutubeチャンネル
Takami Sato
Kaggle GrandmasterのTakami SATOによるYoutubeのチャンネル
ニュースレター
Weekly Kaggle News
u++さんによる、Kaggleをはじめとするデータ分析コンペティションに関する話題のニュースレター。日本語で読めるのはありがたいです。
その他
Kaggle Ranking Fansite
kaggleの国内ランキングやランキング推移を確認できるサイト
Kaggler-ja Wiki
日本人kagglerコミュニティKaggler-jaのkaggle情報を共有するためのWiki
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