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やっぱり事例があると特徴量エンジニアリングの有用性が分かりやすいっすね。書籍『事例で学ぶ特徴量エンジニアリング』から得た学び3選

今回の記事では、特徴量エンジニアリングについての知見を深めたい方必見の1冊『事例で学ぶ特徴量エンジニアリング』について、本書から得た学びを3選ご紹介いたします。 本書は、機械学習のモデルの精度を高めるためには、モデル選定やハイパーパラメータ調整など多様な手段がありますが、その中でも特徴量エンジニアリングにフォーカスしつつ、「なぜこのデータにこのような加工を施すのか」を懇切丁寧に解説した良書になります。 特徴量エンジニアリングについて改めて学習したデータサイエンティストの方、Kaggleでのスコア上げをモデル調整以外で取り組みたい方におすすめです!
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優秀なデータサイエンティストの同僚とKaggleのPII-Detectionコンペに挑戦してみて得た学びとこれから実践したいこと

今回の記事では、初心者Kagglerの私が所属企業の優秀なデータサイエンティストのメンバーとKaggleのPII-Detectionコンペに挑戦してみて得た学びとこれから実践していきたいことについてまとめてみたいと思います。 私は今回初めてチームを組んでKaggleに取り組みましたが、1人で取り組んでいた時には見えなかった、他のデータサイエンティストがどのようにしてKaggleを進めているのかについて知ることができたのでそれについてまとめていきたいと思います。 一方で、私はチームでなかなかバリューを出せなかったので、「なぜバリューが出せなかったのか」「今後どうすればチームでKaggleを行った時にバリューを出せるようになるのか」について考えていきたいと思います。