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】 本書は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た書籍です。 ツールとして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】 ・ディレクトリ構造の設計 ・ハイパーパラメータ管理 ・ログ管理 【対象読者】 ・データサイエンティスト ・機械学習エンジニア ・Kaggler 【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】 髙橋 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獲得。Kaggle Competitions Master。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

世界最大のデータ分析コンペサイト Kaggle（カグル）に挑戦して データ分析の基礎知識を身に付けよう！ 【本書の概要】 本書はこれからデータ分析をはじめたいと思っている方や、 Kaggleに興味のあるデータ分析の初心者に向けて、 Pythonの実際のコードとともに丁寧に解説した書籍です。 データ分析で必要な一般的な知識とともに、 Kaggleへチャレンジするフローや、 Kaggleの初心者向けコンペへの取り組み方を紹介します。 データ分析や機械学習の一端に触れ、 実際に課題を解決するプロセスを体感できます。 【本書の対象読者】 ・データサイエンティストを目指す学生 ・データ分析に興味はあるが、あまり経験や知見がないデータ分析の初学者の方 【本書のポイント】 Kaggleの初心者向けチュートリアル「Titanicコンペ」「House Pricesコンペ」について、 分析の準備から結果の考察、そして精度を上げるプロセスを ステップバイステップでコードとともに、わかりやすく解説しています。 【本書より扱うコンペの特徴：本書より抜粋】 ・Titanicコンペの特徴 乗客ごとに性別や年齢、乗船チケットクラスなどのデータが、 生存したか死亡したかのフラグとともに与えられています。 生死に影響する属性の傾向をデータから分析して、 生死がわからない（予測用に隠されている）乗客について、 生死結果を予測することが目的です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

技術の無駄遣い!? 日常の些細な出来事を データサイエンスを駆使して 「まじめに」分析 【本書の概要】 ITmedia NEWS で大人気の連載記事 『データサイエンスな日常』をもとにした書籍です。 「飲み会での孤立」「LINEの既読スルー」「満員電車での立ち振る舞い」。 日常生活で気になるテーマを著者の持つ独特の視点で分析。 読み物としてもデータ分析の学習本としても楽しめます。 【本書の対象読者】 ・データやテクノロジー、デバイスを用いたテック系の読み物に興味のある方 ・データ分析、アプリケーション開発に興味のある方 【本書の目次】 PROLOGUE それはコミュニケーションの問題ではなくデータサイエンスの問題 PART 1　家の孤独に立ち向かう CHAPTER1　LINEの既読スルーにランダムフォレストで立ち向かう CHAPTER2　多面的な自分と向き合うためのチャットボット CHAPTER3　電子デバイスを駆使して強制的に感情移入できる漫画を作る CHAPTER4　在宅ワークの孤独に対抗してプロジェクションマッピングで“バーチャル職場”を作り出す PARTT 2　街の孤独に立ち向かう CHAPTER5　「休日に会社の同僚と遭遇しないための動き方」を物理シミュレーションとゲーマーの英知で解き明かす CHAPTER6　飲み会で孤立しないためのセル・オートマトン CHAPTER7　飲み会の帰り道での孤立に、ARシミュレーションで立ち向かう CHAPTER8　「満員電車で快適に過ごすための動き方」を物理シミュレーションで解き明かす CHAPTER9　すべての孤独に悟りとデータサイエンスで立ち向かう ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

膨大な量のデータを解析し、企業などにとって有用な知見を導き出す職業、データサイエンティスト。データサイエンスで用いられる、様々な「アルゴリズム（問題を解決するための処理手段）」の考え方を、恋愛や仕事など、日常の難題と立ち向かうために使ってしまう、狂気のデータサイエンティストによる「アルゴリズム入門」エッセイ。