内容説明
Ｋａｇｇｌｅで技術や知見を獲得！コンペで躍進する力を養おう。本書では、Ｋａｇｇｌｅにおいて技術や知識がどのように展開／活用されてきたかを詳しく見ていきます。実際に使われた手法は、実践に役立つスキルであり、別のコンペティションにも適用可能です。この本では、過去の４つのコンペティションを取り上げ、以下の観点で解説します―「各コンペティションの背景」「ディスカッションの活用」「ノートブックの再利用」「特徴量エンジニアリングのアプローチ」「さまざまなモデルの訓練」など。実際の事例を説明しており、Ｋａｇｇｌｅコンペティションで成功するためのヒントとなるはずです。さらに、本書で取り上げたように、Ｋａｇｇｌｅのリソースを使った学習を重ねることで、データ分析能力を大幅に向上させることができるでしょう。
目次
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（コンペティションとデータを理解する；評価指標を理解する ほか）
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（コンペティションとデータを理解する；評価指標を理解する ほか）
第３章 画像分類コンペティション―Ｃａｓｓａｖａ Ｌｅａｆ Ｄｉｓｅａｓｅ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（データと指標を理解する；ベースラインモデルを構築する；上位のソリューションから学ぶ；完全なソリューション；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（ベースラインソリューション；上位のソリューションから学ぶ；本章のまとめ）
著者等紹介
バナシェヴィッチ，コンラッド［バナシェヴィッチ，コンラッド］ ［Ｂａｎａｃｈｅｗｉｃｚ，Ｋｏｎｒａｄ］
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
マサロン，ルカ［マサロン，ルカ］ ［Ｍａｓｓａｒｏｎ，Ｌｕｃａ］
１０年以上の経験を有するデータサイエンティスト。現在、オンライン銀行ｉｌｌｉｍｉｔｙ Ｂａｎｋのデータサイエンス＆モデリング・シニア・エキスパート。機械学習のＧｏｏｇｌｅデベロッパーエキスパートであり、ＡＩやアルゴリズムなどに関する多数の書籍の共著者でもある。Ｋａｇｇｌｅの称号としてＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎのＧｒａｎｄｍａｓｔｅｒ、ＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓとＮｏｔｅｂｏｏｋｓのＭａｓｔｅｒを取得。過去の最高ランクはＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓで７位、Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎで８位（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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