本当に簡単なkaggleの始め方 / Easy Way to Start Kaggle - short ver.

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1. 本当に簡単なkaggle
   の始め方
   @yukinagae
   

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2. 自己紹介
   永江悠紀 @yukinagae
   グロービス 2018/8
   ～
   データサイエンティスト(Python/Go)
   経歴
   元Java/Scala
   エンジニア
   オーストラリアでデータ分析を勉強 →
   今に至る
   最近はベイズ統計モデリングに興味ある(˘ω˘)
   ｽﾔｧ
   

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3. Agenda
   1. kaggle
   とは？
   2. kaggle
   の仕組み
   3.
   やってみた(
   ｀・ω
   ・´)
   3
   

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4. 1. kaggle
   とは？
   4
   

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5. 世界最大の機械学習・データ分析の
   コンペを主催するプラットフォーム
   5
   

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6. つまり
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7. データサイエンティストの
   世界最強を決める大会
   7
   

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8. kaggle
   の規模
   ユーザ数: 50
   万以上
   国: 190
   カ国以上
   らしい(
   ｀・ω
   ・´)
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9. 2. kaggle
   の仕組み
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10. 大まかな流れ
    1.
    主催者（企業など）がコンペを主催する
    a.
    データを準備
    b.
    問題を定義する
    2.
    参加者は様々な手法を使ってベストなモデルを構
    築し、予測を提出する
    スコアやランキングが分かる
    3.
    主催者は、精度が高い予測に賞金を払う
    10
    

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11. ということで
    11
    

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12. 3.
    早速kaggle
    をやってみた
    (
    ｀・ω
    ・´)
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13. 1.
    コンペを選ぶ
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14. 例えばこのコンペ(
    ｀・ω
    ・´)
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15. 2.
    コンペの内容を読む
    1.
    概要:
    大まかに把握
    2.
    評価指標:
    これが一番大事(
    ｀・ω
    ・´)
    3.
    賞金:
    できればほしいよね
    4.
    期限:
    時間厳守
    5.
    データ:
    だいたいCSV
    ファイル（BigQuery
    も）
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16. 3.
    他の参加者から学ぶ
    1.
    コード（kernel
    ）
    2.
    ディスカッション（discussion
    ）
    16
    

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17. いろんな人がコードを載せてくれてるので助かる
    see: Simple Exploration+Baseline - GA Customer
    Revenue | Kaggle
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18. 4.
    他の参加者の方法を真似てみる
    コードをパクってローカルPC
    で実行するだけの簡単
    なお仕事(
    ｀・ω
    ・´)
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19. 5.
    助け合う <= New!
    ちょうどライブラリのバージョンで上手く動作しなか
    ったので、上手くいった方法を教え合う(
    ｀・ω
    ・´)
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20. 6.
    めんどくさいので人のコードを
    fork
    する
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21. fork
    したコードを実行するだけ(
    ｀・ω
    ・´)
    21
    

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22. 実行中
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23. 7.
    予測を提出する
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24. 8.
    スコアとランクを確認
    689
    位（全1,031
    チーム）
    ちーん(
    ｀・ω
    ・´)
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25. 結局言いたいのは
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26. パクった後が勝負
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27. まとめ
    kaggle
    はデータサイエンティストのNo.1
    を決める
    大会
    とりあえず人のコードをパクって頑張る
    kaggle
    は沼(
    ｀・ω
    ・´)
    27
    

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28. 参考資料
    Kaggle - Wikipedia
    What is Kaggle, Why I Participate, What is the
    Impact?
    fast.ai · Making neural nets uncool again
    deeplearning.ai: Announcing new Deep Learning
    courses on Coursera
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29. おわり(
    ｀・ω
    ・´)
    ようこそkaggle
    沼へ
    29
    

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30. 最後にいちおう
    We're hiring!
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