目指せメダリスト!kaggle実験管理術 着実にコンペで成果を出すためのノウハウ Ai & Technology

メダル獲得の近道！
Kaggleコンペの実験管理術を一挙公開

【本書の概要】
Kaggleのコンペでメダル（銀メダル以上）を獲得したい方に向けて、モデルの構築における実験管理方法、生成AIを利用した情報管理方法などを解説します。
具体的にはWandBを利用した実験管理手法を、NotionやChatGPTを利用した情報管理手法を紹介します。
最終章ではKaggle Competitions Grandmaster/Master（8名）が実践する実験管理の秘訣をインタビュー形式で60ページ以上にわたり紹介します。

【利用するツール】
・WandB
・Notion
・ChatGPT

【主な実験管理手法】
・ディレクトリ構造
・ハイパラ管理
・ログ管理

【対象読者】
Kaggleでメダル（銀メダル以上）を獲りたい人

【目次】
CH0 初学者がKaggleを始めてメダルを取るまでの取り組み方の推移
CH1 実験管理とは
CH2 実験管理のためのツール
CH3 生成AIの活用
CH4 過去コンペを題材とした実戦ハンズオン
CH5 チームでの実験管理
CH6 Kagglerインタビュー

【著者プロフィール】
��橋 正憲（たかはし・まさのり）
大学院卒業後、通信系企業にてコンピュータービジョンの研究開発に従事。2023年に広告会社へ中途入社し、TVの視聴率予測、バナー画像のクリック率予測等のアルゴリズムを開発。Kaggle Competitions Expert。

篠田 裕之（しのだ・ひろゆき）
大学院卒業後、広告会社にて、データ・テクノロジーを活用したマーケティング戦略立案、メディア・コンテンツ開発、ソリューション開発に従事。データを用いたTV番組企画立案・制作、レシピデータ分析に基づいた食品開発、GPS 位置情報データを用いた観光マーケティングなどに従事。Kaggle Competitions Expert。

【協力者プロフィール】
坂本 龍士郎（さかもと・りゅうしろう）
大学院卒業後、広告会社にて、バナー広告のクリック率予測や広告効果シミュレーター作成、大学との共同研究などの業務に従事。Kaggleではテーブルデータや信号処理のコンペなど様々なジャンルに挑戦し金メダルを取得。Kaggle Competitions Master。