はじめに
頑張れば、何かがあるって、信じてる。nikkieです。
今週木曜日 24日に渋谷開催の機械学習の入門ハンズオンに登壇します。
これはハンズオンの簡単なお知らせ記事です。
勉強会の概要
2019年1月、3月、6月(オンライン版)と開催してきた「Kaggleのタイタニックコンペのハンズオン」の最新版です。
機械学習やKaggleが気になっている方を対象に、入門者向けのコンペであるタイタニックで機械学習やKaggleを体験する勉強会です。
(このあたりの用語が分からなかったとしても勉強会の中で説明するので、興味があったらいらしてください)
こちらで用意したPythonのソースコードを動かして体験していきます。
今回はこぢんまりとした人数みたいなので「1人で回せるかな」と思っています。
過去にTAでご協力いただいた方や私と面識のある方で、もしご都合つく方がいたら、お知らせいただけると心強いです(ゆるぼ)
盛り込む予定のアップデート(準備TODOリスト)
例のあの本
先日出た「日本語で読めるKaggle本」に接続する形で構成できるように頭をひねっています。
- 作者: 門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2019/10/09
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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読み始めての感想として、Kaggleに限らず機械学習に実務で取り組む人にはオススメできると思っています。
評価指標やデータの分割など各トピックが非常にまとまっている印象です。
例えば、評価指標は、回帰・分類でそれぞれ一覧でき、指標どうしの性質を比較できます。
この本に出会ってようやく、知識が整理された感覚です。
目次は技術評論社さんのページで確認できます。
準備項目
- KaggleのUIがアップデートされたので、図や説明をアップデート
- Kernel→Notebook、Fork→Copy and Edit など用語も変わっている
- きれいなコードを用意する(Black当てる)
- 可視化したグラフをアップデート(以下のツイートのフィードバックを反映)
複数のグラフを横に並べるとグラフでみたい情報(例えば縦軸の大きさ)が見えづらいということです1の分析についてです
— KAI@rudy (@hakutyumin) 2019年6月4日
#spzcolab
- (できたら)決定木に関連して、バギング・ブースティングの頭出しをして、『Kaggleで勝つデータ分析の技術』への接続をスムーズに
終わりに
今週は22日が祝日なので、そこで仕上げる予定です。
それでは当日お会いしましょう!