Kagglerが学会コンペに参加したら無双できる説 ※画像はchatgpt4で⽣成

⾃⼰紹介 ● 名前︓鈴⽊ 明作（スズキ メイサク） ● 所属︓NTT docomo R&D ● Kaggle︓Kaggle expert

● ⾦メダルが遠い ● 公開ベースラインを使うことが多い（ゼロからベースライン作成しないため実装⼒が⾝に付かない） ● kaggleに参加していないと健康に悪い（成⻑機会損失による精神衛⽣上の不健康。けど参加したいコンペがない） → 学会コンペがおすすめです︕ こんなkagglerの⽅はいませんか︖

● 学会コンペとは ○ 国際学会に併設されているデータ分析⼤会 ○ 学会の特⾊が反映したお題が出題されることが多い ● 学会コンペの例 ○ KDDCUP︓KDD（データマイニング）開催コンペ ○ Recsys Challenge︓Recsys（推薦システム）開催コンペ ○ WSDM CUP︓ WSDM （Web・データマイニング）開催コンペ ○ GIS CUP︓ SIGSPATIAL（地理情報システム）開催コンペ etc. 学会コンペとは

● 数年前から趣味でkaggleを始めて、1年前にデータ分析部署に異動。 ● ⼀⽅、kaggleでは⾦メダルが取れない⽇々が続く。kaggleで⾃信を失いかけていたところ... ● 会社チームで学会コンペに参加して、まぐれで⼊賞︕ ※NTT docomoでは、KDDCUP参加時に使えるクラウド環境も⽤意 Amazon KDD CUP 2023 Track3: 9位⼊賞 (NTT docomoとしてはTrack3 6位, 9位の2チーム⼊賞) KDD CUP OAG-challenge AQA 2024 : 6位⼊賞 (NTT docomoとしてはOAG IND6位, OAG AQA6位, OAG PST8位の3コンペで⼊賞) ⾃⾝の経験

世の中のkagglerが学会コンペに参加したら無双するのでは︖ こんな⾃分でもまぐれで⼊賞できたってことは…

● Amazon KDD CUP 2023, 2024 : NVIDIA全トラック優勝 ● Recsys challenge 2024 : DeNA優勝 https://blogs.nvidia.com/blog/recommendation-systems-win/ https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-ai-masters-kdd-cup-2024/ https://dena.ai/news/recsys-challenge-2024/ もう無双してました

● メリット ○ kaggleと⽐較して参加⼈数少ないので競争率が低く上位に⼊りやすい ○ ⼊賞すれば（10位以内など）、現地発表＆論⽂をかける ○ ベースラインから⾃分で作成する必要があり、実装⼒がつく（気がする） ● デメリット ○ kaggleと⽐べてディスカッションやコードの公開は控え⽬（ケースバイケース） ○ 学会コンペごとにsubmit⽅法が異なりsubmitするのに⼀苦労なことも 学会コンペのメリット・デメリット

Letʼs 学会コンペ︕ 最後に