Usお知らせ2019/10/011データの利用について、より深い創意工夫を尊重し、また、期待して、配布データ以外のデータの利用を許諾することといたしました。詳しくは、ルールタブの「データの利用」をご参照ください。2アイデア賞を新設しました。詳細は以下リンク先のアイデア賞投稿ページまたは本ページ下部の「アイデア賞」をご参照ください。アイデア賞投稿ページへ2019/09/27データの「契約期間」の補足情報をデータタブの説明に追記しました。参加資格および入賞資格を明確化しました。2019は、データサイエンティストを志す学生のために提供する学生限定データサイエンスコンペティションです。学生限定、リアルイベント付き、将来のキャリアにも繋がる可能性がある特別なコンペティションですので、興味がある方はぜひ参加してみてください。▼リアルイベントに参加しようコンペ終了後の2019年12月1日(日)に、表彰&入賞者プレゼンのリアルイベントを開催します。留学生を含むすべての学生が対象です。※社会人学生は対象外です。※個人参加あるいはチームでの参加も可能です。・リアルイベントでの発表が可能であること※本コンペティションにチームで参加した場合、原則としてチームメンバー全員での発表が必要となりますが、止むを得ない場合はリアルイベントに参加可能な方のみでの発表も可とします。▼今回のテーマは「賃貸物件の家賃予測」!進学や就職をキッカケに一人暮らしを始める方も多いと思います。方は、家を貸し出すにあたり家賃を設定する必要がありますが、利益を追求して価格を高く設定すれば空室リスクが高まり、逆に空室状態を避けるために価格を安く設定すれば採算が取れないリスクを抱えます。バランスよく価格を設定するかが重要です。賃貸物件の価格は、所在地や間取り、築年数や最寄駅からの距離など、非常に多くの要因が関連していることから、最適な物件を探し出すことも、最適な価格を設定することも容易ではありません。そこで、本コンペティションでは、所在地や間取り、築年数などをヒントに、東京23区における賃貸物件の家賃予測を行なっていただきます。予測精度の高いモデルを作ることができれば、自分が求める条件の中でもお得な価格の賃貸物件を簡単に見つけることができるかもしれません。自分の求める条件に合う物件の価格が、機械学習モデルの予測によって得られる価格よりも安く設定されていれば、お得であると判断できます。賃貸経営の観点から考えれば、空室状態を避け、かつ採算の取れる最適な家賃を設定することにも役立つはずです。・モデルやデータ分析の創意工夫点を評価する為に、予測精度賞とは別にアイデア賞を追加することになりました。・提出されたレポートを元に審査委員による審査にて決定します。レポートには下記を記述下さい。・レポートはレポート提出フォームより2019年11月7日までに応募下さい。・入賞した方には、学習済みモデルの提出を行なっていただきます。※モデルの提出に関する連絡は、運営事務局より入賞者に直接させていただきます。▼投稿について・チームで参加されている方は、チームの代表者がレポートを提出してください・提出ファイル名を「(SIGNATE登録のユーザー名もしくはチーム名).(拡張子)」としてください。・提出可能な拡張子はpdf、pptx、zipのいずれかとなります。※複数回投稿できますが、最後に投稿した1つのみが評価対象になります。※提出ファイル名は、チームで参加している場合はチーム名を、個人で参加している場合はユーザー名を記述してください。※システムの仕様上、投稿後の画面で応募ファイルを選択できますが、最後の投稿ファイルが評価対象となりますのでご注意ください。アイデア賞の投稿フォームは下記となります。アイデア賞投稿ページへ▼運営からのメッセージ社会全体でAI・ビッグデータ活用への取り組みが過熱する一方、主役であるデータサイエンティストは世界的に不足しています。経産省の試算によると、AIなどIT(情報技術)の知識を持つ人材は日本の産業界で2020年末に約30万人不足するとされています。2019を開催します。株式会社マイナビ(以下、「マイナビ」といいます。「SIGNATE」といい、マイナビと総称して「主催者」といいます。Cup2019(以下、「本コンペティション」といいます。)は、本コンペティションの協賛企業(以下、「協賛社」といいます。)による人財の発掘を目的として開催されます。これに伴い、本規約にご同意いただいた方(以下、「本コンペティション参加者」といいます。)に対し、主催者よりリアルイベントのご案内や関連メールマガジンの配信や協賛社のインターンシップ・新卒採用に関する情報等の連絡がなされます。リアルイベントへの参加申込時の同意事項へご同意いただくことなく、主催者から協賛社に対して本コンペティション参加者の個人情報が提供されることはありません。本コンペティションの「SIGNATEコンペティション参加規約」第3条における権利譲渡対象者はSIGNATEとします。本コンペティション終了後に、本コンペティション参加者が、自身で開発したアルゴリズム及びその他本コンペティションへの参加に関連して作成した資料等(最終提出物及び最終審査用提出物を含みます。)を自身のSNSやブログ等で公開することについては、公開時に本コンペティションへの参加に関連して作成したものであることを明記する場合においては、何ら制限しません。Error)」を使用します。する変数は「賃料」です。ヘッダーなしファイルです。・検証用データの1列目にある値をインデックスとし、2列目に予測値を記述します。コンテスト最終日までの評価(暫定評価)は評価用データセットの一部で評価し、コンテスト終了後の評価(最終評価)は評価用データセットの残りの部分で評価します。スコアボードはコンテスト終了時に自動的に最終評価に切り替わり、それを元に最終順位を決定します。このため、開催中と終了後では順位が大きく変動する場合もあります。スコアが同値の場合は、早い日時でご応募いただいた参加者を上位とします。以下を提出していただきます。いずれかに該当する場合は入賞資格を失います。このため、提出前に必ず問題がないことを確認してください。以下いずれかに該当する場合にも、入賞資格を失います。本コンペティションの事務局にメールアドレスを共有することに同意いただけない※表彰式に関する連絡は、運営事務局より入賞者に直接させていただきます。入賞候補者が入賞資格を失った場合はスコアが次点の方が繰り上がり新たな入賞候補となります。全入賞者の確定を以ってそれを最終順位とします。・提出されたレポートを元に審査委員による審査にて決定します。・入賞された方には学習済みモデルを提出していただきますが、以下いずれかに該当する場合、入賞資格を失います。このため、提出前に必ず問題ないことを確認してください。本コンペティションの事務局にメールアドレスを共有することに同意いただけない※表彰式に関する連絡は、運営事務局より入賞者に直接させていただきます。・入賞候補者が入賞資格を失った場合はレポートの評価が次点の方が繰り上がり新たな入賞候補となります。総合ランキング・本コンペティションは、総合ランキング(スコア・メダル)の対象ではありません。留学生を含むすべての学生が対象です。※社会人学生は対象外です。※個人参加あるいはチームでの参加も可能です。・リアルイベントでの発表が可能であること※本コンペティションにチームで参加した場合、原則としてチームメンバー全員での発表が必要となりますが、止むを得ない場合はリアルイベントに参加可能な方のみでの発表も可とします。Cupは他のプロフェッショナルコンペティションとは異なり、成果物の利用を主目的とはせず、うまく分析する方法を皆で議論することによるデータサイエンスの振興を目的としています。データの加工方法や特徴の設計方法、データの可視化、学習器の選択やパラメータ探索法など、皆で互いに知識を出し、議論を深めることを期待しています。・利用アカウントは1人につき1つまで。・チームでの参加を希望する場合、代表者を含めて最大5人のチームが作成可能です。・チームを作成する場合は、コンペページ右上の「チーム作成」ボタンより、代表者の方がお申込みください。・本コンペティションでチームを作成される場合は、2019年10月15日(火)までにお申込みください。・チームを解散すると、それまでメンバーとして参加していたユーザーは、チームとしても個人としても当該コンペティションに投稿できなくなりますのでご注意ください。・チーム機能の詳細はこちらをご参照ください。情報の取り扱い・本コンペティション期間中に、同じチーム以外の参加者と本コンペティションの予測に関連するデータ・ソースコードを、フォーラム以外で共有する行為は禁止します。・本コンペティション終了後に、本コンペティション参加者が、自身で開発したアルゴリズム及びその他本コンペティションへの参加に関連して作成した資料等(最終提出物及び最終審査用提出物を含みます。)を自身のSNSやブログ等で公開することについては、公開時に本コンペティションへの参加に関連して作成したものであることを明記する場合においては、何ら制限しません。下記条件を順守いただいた上で、配布するデータ以外のデータ利用を許諾します。地価を特徴量に追加する。類似物件を配布データ以外から探し、評価データの物件の賃料とする。3つに分け、それぞれを実行すれば処理が進むように実装してください。1preprocess提供データを読み込み、データに前処理を施し、モデルに入力が可能な状態でファイル出力するモジュール。get_train_dataやget_test_dataのように、学習用と評価用を分けて、前処理を行う関数を定義してください。2train1で作成したファイルを読み込み、モデルを学習するモジュール。学習済みモデルや特徴量、クロスバリデーションの評価結果を出力する関数も定義してください。3predict1で作成したテストデータ及び2で作成したモデルを読み込み、予測結果をファイルとして出力するモジュール。・提案した方法が一般的な環境において追加費用負担を伴わず、再現および継続使用可能であることを保障すること。同じフォーマットで、異なるデータを入力した場合にも同様なロジックで予測できなければなりません。根拠なく局所的に予測値を修正することは禁止となります。2019のリアルイベントが12/1に開催されました。本イベントではコンペティションに参加した学生同士の交流、入賞者のプレゼンテーション(入賞者レポートはこちら)や、協賛企業との交流などが行われました。「入賞者の技法を次に活かしたい」、「同じデータ分析をやっている学生と話せて良かった」などの声があり、非常に有意義なイベントととなりました。株式会社マイナビ(以下、「マイナビ」といいます。「SIGNATE」といい、マイナビと総称して「主催者」といいます。Cup2019(以下、「本コンペティション」といいます。)は、本コンペティションの協賛企業(以下、「協賛社」といいます。)による人財の発掘を目的として開催されます。これに伴い、本規約にご同意いただいた方(以下、「本コンペティション参加者」といいます。)に対し、主催者よりリアルイベントのご案内や関連メールマガジンの配信や協賛社のインターンシップ・新卒採用に関する情報等の連絡がなされます。リアルイベントへの参加申込時の同意事項へご同意いただくことなく、主催者から協賛社に対して本コンペティション参加者の個人情報が提供されることはありません。本コンペティションの「SIGNATEコンペティション参加規約」第3条における権利譲渡対象者はSIGNATEとします。本コンペティション終了後に、本コンペティション参加者が、自身で開発したアルゴリズム及びその他本コンペティションへの参加に関連して作成した資料等(最終提出物及び最終審査用提出物を含みます。)を自身のSNSやブログ等で公開することについては、公開時に本コンペティションへの参加に関連して作成したものであることを明記する場合においては、何ら制限しません。