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【kaggle】初めて参加した自然言語処理コンペの解法と進め方まとめ【CommonLit】

しぃたけ 走り切ると強くなれるので、ジャンル問わず面白そうなコンペは参加してみましょう! 最初に 友人のnishipyさん(@iamnishipy)と参加したkaggleのCommonLitコンペで銅メダ...
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kaggle expertになったのでIndoorコンペ、1週間で銅メダル取るためにやったことまとめます

しぃたけ kaggle初心者向きです はじめに KaggleExpertになりました 先日参加していたIndoorコンペで銅メダルを獲得して、念願のKaggle Expertに昇格しました。Kaggle始め...
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optunaのvisualization機能で探索結果を図示してみる

概要 最近kaggleのJaneStreetコンペが終了しました。 今回のJaneStreetコンペで自分たちのチームではoptunaが大活躍したので、optunaを利用した最適パラメータの探索結果図示の方法と、パラメ...
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【kaggle初心者必見】SkillUpAIの機械学習のためのPython入門講座を受講してみた

概要 kaggleをやっていて、Python、Numpy、Pandasなどの基礎的な使い方に怪しい部分があったので復習したいなぁと思っていたところ、SkilUpAI社さんの「機械学習のためのPython入門講座」が無料会公開...
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kaggleのMoAコンペ、参加人数、メダル圏内scoreなどのデータ取りしてみました

背景 こんにちは。今期中にkaggle Expertを目指しているしぃたけです。 現在、MoAコンペに参加しており、提出期限まで残り1か月となりました。 締切が近づくにつれてLeaderBoard(以下、LB)の更新が激...
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optunaでCNNのパラメータチューニングしてみる。MNISTコンペ精度向上添え。

概要 ハイパーパラメータのチューニングめんどくさくないですか? ということで、機械学習モデル作成の際に避けては通れないハイパーパラメータのチューニングを自動化するツール、「optuna」を利用してみました。 kaggle...
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SHAP値で機械学習モデルの予測結果の解釈性を高める

背景 近年、機械学習アルゴリズムの複雑化に伴い、予測結果が説明できないことが大きな課題になってます。 今回は、機械学習の予測結果を解釈するための方法の一つである、SHAP値について勉強したのでメモ程度に残しておきます。 ...
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cancerデータセットでスタッキングを実装。図解を添えて。

しぃたけ Kaggleで必須のスタッキングについてまとめます。 背景 Kaggleで上位を目指すうえで必須のアンサンブル学習の手法、スタッキングの使い方を図解付きでまとめました。 スタッキング良くわかってない方...
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今期中にKaggleExpertになろうと思うんですが質問ありますか?

しぃたけ 自分にプレッシャーかけるため意思表明しときます。 言いたい事 標記の通り、今期中(21年3月末まで)にKaggleExpertを目指そうと思います。 詳しくは後述しますが、Kaggleに登録して5か月...
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plotlyでグリグリ動くインタラクティブなグラフを作りたい

しぃたけ Pythonのデータ可視化ライブラリ「plotly」の使い方の備忘録です。 個人的にmatplotlib,seabornより使いやすいです。 概要 背景 Pythonでグラフを書くとき、matplotl...
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