諸橋政幸

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Kaggleで磨く機械学習の実践力 実務×コンペが鍛えたプロの手順

諸橋政幸

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基本情報

ジャンル
：
建築・理工
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784865943269
ISBN 10 : 4865943269
フォーマット
：
本
出版社
：
リックテレコム
発行年月
：
2022年06月
発売国
：
日本
追加情報
:
３６０ｐ；24

内容詳細

Ｋａｇｇｌｅは誰でも気軽に参加できるデータ分析の競技コンペです。コンペで試した技を、実務に応用する―そのシナジーにより、みるみる実力が付きます。Ｋａｇｇｌｅマスターの著者自身がそうして得たノウハウを、惜しげもなく本書では公開します。しかし、本書を通じてお伝えしたいのは、何よりＫａｇｇｌｅのワクワク感です！

目次 : 第１部　分析実務とＫａｇｇｌｅ（実務に必要なスキルとは/ Ｋａｇｇｌｅの概要/ Ｋａｇｇｌｅを学習ツールに）/ 第２部　機械学習の進め方（ベースライン作成/ 特徴量エンジニアリング/ モデルチューニング）/ 第３部　実践例（２値分類のコンペ/ 回帰問題のコンペ/ データサイエンティストの未来）

【著者紹介】
諸橋政幸 : 株式会社日立製作所Ｌｕｍａｄａ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｌａｂ．東北大学大学院卒（理学研究科物理学専攻）。１９９９年に日立製作所へ入社。２０１２年にデータ分析部署（その年度に新設）に異動し、データ分析を使って顧客課題を解決する業務に従事。分析経験ゼロからスタートし、約１０年間の実務経験を経て今に至る。分析コンペ歴は約６年。Ｋａｇｇｌｅ称号はＭａｓｔｅｒ（２０２２年１月現在のメダル獲得数は金１個、銀６個、銅３個）。またＳＩＧＮＡＴＥの創薬コンペで優勝、Ｎｉｓｈｉｋａのレコメンドコンペで２位入賞。趣味は「卓球」と「ゲーム（主に対戦格闘）」、そして「分析」（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • nbhd さん

    読了日：2023/12/13

    ここ最近、何をしているかといえば、データ分析の国際コンペであるKaggleで「宇宙船タイタニック号の生存者予測」ばかりしている。この本は、Kaggleの手練手管をていねいに解説していて、たいへん勉強になった。バリデーション設計というやつのプログラミングコードが長くてややこしいので、今後はそこらへんを習得したいなー。

  • サンセット さん

    読了日：2024/01/14

    特徴量生成。数値の単変数：対数変換（桁が大きい場合）、累乗・指数関数・逆数、離散化（binに変換）、欠損で0/1変換（isnull()*1で1を立てる）。カテゴリ変数の単変数：One Hot Encoding、Count Encoding（出現回数）、Label Encoding、欠損で0/1変換。2変数組合せ：数値と数値（四則演算）、カテゴリとカテゴリ（crosstab等での集計値、条件式等での0/1変換）、数値とカテゴリ（groupby等での集約値）。時系列：ラグ特徴量、ウィンドウ特徴量、累積特徴量。

  • mopinfish さん

    読了日：2023/07/22

    ベースラインの作成から特長料の抽出、パラメータチューニングまで一度コードを一通り作った後に以下にして試行錯誤していくかの流れが丁寧にまとめられていて読みやすかった。後半のBaseballPlayerの時系列データを使った問題は写経しながら取り組んでみたい。

  • うんこ さん

    読了日：2023/07/02

    7章と8章の途中までは実際にコードを実行しながら読んだ。Kaggleの取り組み方のイメージを掴むことができた。

  • Shot さん

    Kaggleに挑戦してみようと思い購入 よくある「こうすればできます。おわり！」ではなく本書中で試行錯誤する過程がわかるのがよかった。 実務でも使う前提で解説があるので別教材で何となく理屈はわかったが実務的にどう進めるかがわからないような方にもおすすめ

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株式会社日立製作所Ｌｕｍａｄａ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｌａｂ．東北大学大学院卒（理学研究科物理学専攻）。１９９９年に日立製作所へ入社。２０１２年にデータ分析部署（その年度に新設）に異動し、データ分析を使って顧客課題を解決する業務に従事。分析経験ゼロからスタートし、約１０年間の実務経験を経て今に至

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