初級編〜に参加しましたはじめに今回はただの日記です。初級編〜に参加したので、感想を書く。これから行く人が知りたいだろう情報も書くように心がける。本当に初級、知ってることがほとんど。知らないこともあり有意義だった。懇親会で直接質問できるのは良い。モチベーションも上がる。対象者は?勉強会のタイトルには初級編とあるが、具体的に以下に当てはまる人だと感じた。話は判別器をブラックボックスとして扱って進んでいくどんなことをやったのかCompassのリンクに詳細があるので、特に印象に残っていたことを書く。やることはこの本にかかれていることとほぼ同じ。onはKaggleのタイタニックを使って行われた。環境はKaggleのkernelを使ってたので、これから参加される方は自分で環境で作る必要はなし。それに伴って、インストール系の手続きは全て省略された。あと、pandasで読み込むときにobject型になってる列でもcategoricalな変数は推論してカテゴリカルだよって教えてくれるっぽいがどういう仕組みになっているんだろうってのが気になった。LightGBM推しがすごいtitanicのデータ数程度ならSVMとかのほうが汎化能力高いんじゃないかって思ったが、もちろん他のコンペを見据えてこのライブラリを推してるんだろうなという事情を察した。あとAPIの説明とかそこらへんをしてくれるのは良いと感じたし、詳しく知りたかったらここ見て、という風にリンクをおいておいてくれるのも助かる。細かいテクニックというよりは、どういう心持ちで進めて行けばいいのか、ということに重点をおいていた。特徴量作りが大事なんだなぁということがよく痛感させられた。試行錯誤をするためにも学習が早いLightGBMなんだろうなぁ、ということを勝手に感じた。自分で勉強しろっていう話なんですが、やっぱり人に聞いたほうが早くてよい。懇親会こういうデータってどう扱ったらいいんですか?みたいな質問が多かった。今まで参加した勉強会(全然ないけど)はことごとく懇親会がなしになっていたので初めてだった。人と話すとモチベーションが高まるので良い。さいごにはじめに手を動かしてみる、というのは何事においても重要。いう面ではこの勉強会は多くの初心者にとって有意義ではないかと感じた。kaggleに参加してみたいけど、よくわからないし基礎を手っ取り早く習得したい!という人には。個人的には中級編を希望したいと感じた。アンサンブルやスタッキングの仕方、GCPを使った環境のベストプラクティス、どうやって大量のkernelやdiscussionを追いかけるか、等の話である。正解なんてないだろうがそこは講師やりかたを聞きたいところであった。あとはkaggleへの時間の割き方とかも聞いてみたいなというところである。お問い合わせはてなブログをはじめよう!aotamasakiさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。