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短期間コンペの戦い方

pao
March 02, 2021

 短期間コンペの戦い方

2021/3/2の分析コンペ勉強会で話した内容です。

https://sansan.connpass.com/event/202716/

pao

March 02, 2021
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  1. 短期間コンペの戦い方
    2021/ 3/ 2 分析コンペ勉強会
    pao

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  2. クイズです

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  3. Q. なんのグラフ(ヒストグラム)でしょう?
    Count

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  4. https://www.kaggle.com/kaggle/meta-kaggle
    Count
    ※集計方法
    ● 2016年以降
    ● Tierありのコンペで集計
    A. Kaggleのコンペ期間
    (日数)
    2〜3ヶ月のコンペが大半
    Q. なんのグラフ(ヒストグラム)でしょう?

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  5. 長くない?

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  6. もっと短い期間のコンペ
    についてお話します
    ex) atmaCup, KaggleDays, 学生向けコンペイベント

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  7. 自己紹介
    ● pao
    ● データサイエンティスト@ABEJA
    ● Kaggle Master
    ● atmaCupが得意
    ● 息子が可愛いすぎる
    pao (@pppaaaooo)

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  8. 自己紹介
    ● pao
    ● データサイエンティスト@ABEJA
    ● Kaggle Master
    ● atmaCupが得意
    ● 息子が可愛いすぎる
    pao (@pppaaaooo)

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  9. atmaCupについて
    ● atma株式会社が運営しているコンペ
    ● 1day ~ 2週間くらいの短期間
    ● コンペ・サイトの質が高い
    ● 初心者向けの講座などもありつつ
    Kagglerたちが多数参加している
    良質な短期間コンペの一つ(オススメ)

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  10. atmaCup戦績

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  11. 目次
    ● 短期間コンペと長期間コンペ
    ● 戦い方・戦略について

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  12. 目次
    ● 短期間コンペと長期間コンペ
    ● 戦い方・戦略について

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  13. コンペの長さによる比較 〜良いところ〜
    コンペの長さ 個人的に良いところ
    長い
    ● 新しいことにじっくり時間をかけて取り組める
    ● 多少の失敗は時間でカバーできる
    短い
    ● 短時間で効率的にデータ・タスクによる学びを得られる
    ● 限られた時間で効率的に精度を上げるやり方を学べる
    ● LeaderBoardのレース感覚が強くて楽しい
    長いコンペ・短いコンペそれぞれの良さがある

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  14. コンペの長さによる比較 〜良くないところ〜
    コンペの長さ 個人的な短所
    長い
    ● 外れコンペに取り組んでしまった時にダメージが大きい
    ● (小さな子持ちには)フルコミットすると健康や家庭に支障が
    でてきてしまう
    短い
    ● 新しいチャレンジの難易度が高くなる
    (1つ2つ新しいチャレンジをすると他のことをする時間がなくなる)
    長いコンペ・短いコンペそれぞれの短所がある

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  15. 個人的なオススメ
    長いコンペと短いコンペ、両方とも参加する
    短期間
    コンペ
    長期間
    コンペ
    相互に学びが
    活きてくる
    ● 色んな手段を試せる
    ● 一つのデータ・タスクへの
    対策を幅広く知れる
    ● どんな手段がより効
    果的かを学べる
    ● 時間意識が芽生える

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  16. 目次
    ● 短期間コンペと長期間コンペ
    ● 戦い方・戦略について

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  17. はじめに
    あくまで私の目線での短期間での戦い
    方をまとめたものです
    (人によって合う合わないあると思います)

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  18. 精度のイメージ
    ベースラインから精度の限界までの道のり
    誰でもできる
    ベースライン
    技術的に可能な
    最高精度
    精度

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  19. 短期間と長期間での最終到達点
    ベースラインから精度の限界までの道のり
    誰でもできる
    ベースライン
    技術的に可能な
    最高精度
    精度
    ? この精度の差は何で生まれているか?

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  20. 精度の分解
    基本的な手法やデータ・タスクに応じた
    アイデアの積み重ねで成り立っている
    ※あくまでイメージ。これらの割合やキーの数などはコンペに寄って大きく変わる
    精度はたくさんの積み重ねだが、数個のアイデアが大半を占める
    精度を分解
    テーブルデータの例
    ➔ アイデア1: モデルをデータによって分ける
    ➔ アイデア2: TargetEncoding
    ➔ アイデア3: オリジナル特徴量(ex: 1つ前のユーザの行動との差分)
    ➔ アイデア4: カテゴリ変数のWord2VecによるEmbedding
    数個のアイデアで
    大半を占める
    アイデア2
    アイデア1
    アイデア3

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  21. 短期間と長期間での最終到達点
    精度の最終到達点は期間によって違う
    誰でもできる
    ベースライン
    技術的に可能な
    最高精度
    精度
    アイデアの
    積み重ね

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  22. 短期間と長期間での最終到達点
    精度の最終到達点は期間によって違う
    誰でもできる
    ベースライン
    技術的に可能な
    最高精度
    精度
    アイデアの
    積み重ね
    短期間と長期間の差
    短期間でできること
    短期間コンペの
    優勝ライン
    長期間コンペの
    優勝ライン

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  23. 短期間と長期間での最終到達点
    長期間と短期間でどこまでアイデアを組み込めばよいかが変わる
    短期間コンペの
    優勝ライン
    長期間コンペの
    優勝ライン
    ● 長期間コンペで勝つには出来る限り全部
    のアイデアを組み込まないと勝てない
    ● 短期間コンペの場合は重要なアイデアを
    抑えておけば勝ちに近づく

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  24. 限られた時間で
    何をすれば良い?

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  25. 限られた時間で何をすべきか?
    思いつくアイデアからやることを「効果的にしぼる」
    思いつくアイデアたちの例
    ● アイデア1:LightGBMの代わりにCatboostを使う
    ● アイデア2:ユーザIDをTargetEncoding
    ● アイデア3:Oputunaでハイパラチューニング
    ● アイデア4:一部の特殊な期間を学習から外す
    ● アイデア5:外れ値の補正
    ● アイデア6:ネガティブダウンサンプリング
    ・・・・
    すべてのアイデアを試す時間はない
    「効果」x「実装時間」x「成功確率」
    で決める
    かつ重要なアイデアを抑えられるよう
    に「効果」を優先する

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  26. 限られた時間で何をすべきか?
    思いつくアイデアからやることを「効果的にしぼる」
    思いつくアイデアたちの例
    ● アイデア1:LightGBMの代わりにCatboostを使う
    ● アイデア2:ユーザIDをTargetEncoding
    ● アイデア3:Oputunaでハイパラチューニング
    ● アイデア4:一部の特殊な期間を学習から外す
    ● アイデア5:外れ値の補正
    ● アイデア6:ネガティブダウンサンプリング
    ・・・・
    すべてのアイデアを試す時間はない
    「効果」x「実装時間」x「成功確率」
    で決める
    効果:低そう(カテゴリ特徴が少ないし)
    実装時間:短い
    成功確率:30%くらい
    →「効果低そうだし後回しにするかー」
    かつ重要なアイデアを抑えられるよう
    に「効果」を優先する

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  27. 限られた時間で何をすべきか?
    思いつくアイデアからやることを「効果的にしぼる」
    思いつくアイデアたちの例
    ● アイデア1:LightGBMの代わりにCatboostを使う
    ● アイデア2:ユーザIDをTargetEncoding
    ● アイデア3:Oputunaでハイパラチューニング
    ● アイデア4:一部の特殊な期間を学習から外す
    ● アイデア5:外れ値の補正
    ● アイデア6:ネガティブダウンサンプリング
    ・・・・
    すべてのアイデアを試す時間はない
    「効果」x「実装時間」x「成功確率」
    で決める
    効果:成功したら高そう
    実装時間:中
    成功確率:10%くらい
    「Overfitしそうだけど成功したらかなりスコアあが
    るのでやるか」
    かつ重要なアイデアを抑えられるよう
    に「効果」を優先する

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  28. ゲームみたい

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  29. 実質ゲーム
    限られたMP(実装時間)でいかに相手(コンペ)のHPを削るかのゲーム
    HP
    TOP10 優勝
    入賞
    ハイパラチューニング
    モデルの分離
    カスタムLoss
    Magic特徴量探し
    MP(残り実装時間) : 20
    めいちゅうりつ:80%
    ダメージ:20
    しょうひMP:3
    まるうぇあコンペ

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  30. どこで実力に差が出るか?
    ゲームで例えるとざっくり4つに分けられる
    ● どんな技を使えるか?
    ● どの技を選ぶか?
    ● 技の消費MP(実装時間)を減らせるか?
    ● 命中確率や効果をいかに正しく見積もれるか?

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  31. どこで実力に差が出るか?
    ゲームで例えるとざっくり4つに分けられる
    ● どんな技を使えるか?
    ● どの技を選ぶか?
    ● 技の消費MP(実装時間)を減らせるか?
    ● 命中確率や効果をいかに正しく見積もれるか?
    ➢ めちゃくちゃ大事。ただし、長期コンペでも同じ。
    ➢ 経験、INPUT量がものをいう
    ➢ 相手に応じた技を生み出すことも大事
    ➢ サーベイ・EDAで技を増やすというのもある

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  32. どこで実力に差が出るか?
    ゲームで例えるとざっくり4つに分けられる
    ● どんな技を使えるか?
    ● どの技を選ぶか?
    ● 技の消費MP(実装時間)を減らせるか?
    ● 命中確率や効果をいかに正しく見積もれるか?
    ➢ 時間が短いほど重要になる
    ➢ 「どの技がどういう相手(タスク・データ)に効きやすいか?」を経験積んで学ぶこと
    が重要
    ➢ 技の順番も大事だったりする

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  33. どこで実力に差が出るか?
    ゲームで例えるとざっくり4つに分けられる
    ● どんな技を使えるか?
    ● どの技を選ぶか?
    ● 技の消費MP(実装時間)を減らせるか?
    ● 命中確率や効果をいかに正しく見積もれるか?
    ➢ 時間が短いほど重要になる
    ➢ 「どの技がどういう相手(タスク・データ)に効きやすいか?」を経験積んで学ぶこと
    が重要
    ➢ 技の順番も大事だったりする
    atmaCup#9の優勝ソリューションでこの観点に近い形でまとめてい
    ます
    https://speakerdeck.com/go5paopao/atmacup-number-9-1st-place-solution

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  34. どこで実力に差が出るか?
    ゲームで例えるとざっくり4つに分けられる
    ● どんな技を使えるか?
    ● どの技を選ぶか?
    ● 技の消費MP(実装時間)を減らせるか?
    ● 命中確率や効果をいかに正しく見積もれるか?
    ➢ 1つの技の消費MP(実装時間)が少ないほど、たくさんの技を使える
    ➢ 消費MP(実装時間)をへらす方法
    a. 「その技を何度も使う」 or 「装備(パイプラインやスニペット)の用意」
    b. 相手の傾向が事前にわかっている場合はその準備をする

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  35. どこで実力に差が出るか?
    ゲームで例えるとざっくり4つに分けられる
    ● どんな技を使えるか?
    ● どの技を選ぶか?
    ● 技の消費MP(実装時間)を減らせるか?
    ● 命中確率や効果をいかに正しく見積もれるか?
    方法2の例
    ● atmaCup#6でSansanのネットワークデータということが事前に分かっていた
    ● GNN(Graph Neural Network)が使えるかどうかが重要な気がした
    ● コンペ当日までに以下を実施
    ○ GNNのサーベイ(広く浅く)
    ○ TorchGeometric(PytorchのGNNライブラリ)のドキュメントを一通り読む
    →結果GNNを使ったソリューションで 3位
    ➢ 1つの技の消費MP(実装時間)が少ないほど、たくさんの技を使える
    ➢ 消費MP(実装時間)をへらす方法
    a. 「その技を何度も使う」 or 「装備(パイプラインやスニペット)の用意」
    b. 相手の傾向が事前にわかっている場合はその準備をする

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  36. どこで実力に差が出るか?
    ゲームで例えるとざっくり4つに分けられる
    ● どんな技を使えるか?
    ● どの技を選ぶか?
    ● 技の消費MP(実装時間)を減らせるか?
    ● 命中確率や効果をいかに正しく見積もれるか?
    ➢ 正しく見積もるポイント
    ○ 1:仮説・根拠を用意して見積もる
    ○ 2:その技をいかに使ったことあるか
    ➢ 様々な情報から命中確率や効果を見積もれるかも大事
    ○ Feature Importance, Discussion, EDAなどなど

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  37. 最後に
    ● スコアを上げるための話をしたが、コンペの楽しみ方は
    人それぞれ
    ● atmaCup#10が今週金曜日からあるらしい
    ○ 1週間の短期コンペ
    ○ 初心者歓迎らしいので始めての方も是非!!
    ● 自分もまだまだ出来ていないことが多いので頑張る

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  38. ありがとう
    ございました

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