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 機械学習・深層学習の実例と練習問題 Impress Top Gear

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）

【著者紹介】
コンラッド・バナシェヴィッチ : 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

ルカ・マサロン : 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）