分データサイエンスの認知の高まりとともに,データ分析のコンペティションが多数開催されるようになってきました。有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を越えており,データサイエンティストの多くが自分の腕を試すためにコンペティションに参加するようになっています。分析コンペで勝つためのテクニック分析コンペでは,実際のデータを相手にするため,機械学習の書籍にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく,実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。多くの参加者がさまざまなアプローチでさまざまなデータセットの分析に取り組んでおり,その結果の良し悪しといった情報が共有されます。そのため,どのようなデータセットに対してどのようなテクニックが役立つのかの知見を得ることができるのも1つの魅力です。本書で解説するテクニック本書は分析コンペで勝つための参考書を目指して執筆されました。分析コンペのうち,テーブルデータと呼ばれる形式のデータを扱うコンペを対象としています。予測対象やモデルの評価指標などの問題設定が明確に与えられた中で,精度の高いモデルを作るためにはどうしたらよいか,何に気をつけたらよいか,という観点から執筆しました。分析コンペにおいて一般的に注意しなければならないことをできるだけ網羅するように解説すると同時に,過去の上位入賞者が用いたテクニックも多数紹介し,精度改善のヒントが得られるよう努めました。すべての最適化問題に対して万能なアルゴリズムは存在しないように,本書で紹介するテクニックがどのコンペでも通用するわけではありません。あるコンペで有効だったテクニックが他のコンペで有効でないことはよくあります。このような背景もあるため,精度を上げる可能性のある道具やヒントとなる可能性のある事柄を多数紹介するスタンスをとっています。さいごに本書では,Kaggleで用いられるテクニックや事例を多くの方に知っていただくために,現時点での最新のものを整理してまとめました。分析コンペにこれから参加してみたい方,あるいはもっと上を目指したい方にぜひ読んでいただけると幸いです。分析コンペのテクニックは実務にも役立つので,コンペに興味がない方もぜひご一読ください。分析コンペ記事中で紹介した書籍Kaggleで勝つデータ分析の技術データサイエンスの認知の高まりとともに,データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。Post『現場ですぐ使える時系列データ分析~データサイエンティストのための基礎知識~』,Kindleストア・楽天Koboにて販売開始。2019」を開催しました。DAY1・DAY2の様子を注目セッションとともにお伝えします。LINEのエンジニア3名がイベントに先駆けて見どころを紹介します。コードの安全性・安定性を高める開発サイクル~テスト管理の効率を上げ,脆弱性診断を自動で行う~本連載では,連載「業務を改善する情報共有の仕掛け」を受けつつ,安全性・安定性を加えた開発サイクルについて考えていきます。書店・販売店の皆様へデベロッパアドミニストレータWEB+デザインライフスタイルサイエンスニュース&レポートメールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。