【Kaggle】機械学習・AIのコンペ【SIGNATE】

**仕様書無しさん** · 2020/02/14(金) 05:47:59.49

機械学習やAIのコンペに参加して賞金ゲットしながらプログラマー力を上げようぜ！

Kaggle
https://www.kaggle.com/competitions

SIGNATE
https://signate.jp/competitions

Topcoder
https://www.kaggle.com/competitions

DrivenData
https://www.drivendata.org/competitions/

Zindi
https://zindi.africa/competitions

AIcrowd
https://www.aicrowd.com/challenges
機械学習・AIは時代の最先端！

**仕様書無しさん** · 2021/10/19(火) 10:35:33.96

全然上位にいけないよぉ😭

**仕様書無しさん** · 2021/10/21(木) 07:01:18.40

>>110
新しい理論、アイデアを考える。

データにふさわしいチューニングをする。

テストで高得点を取れるようなデータで学習する。

他にも方法はある？

**仕様書無しさん** · 2021/10/21(木) 09:17:11.33

submissionの回数決まってるから思い付くまま実行もできないし
定番コードをメモしてコピペするしかないの？
ensembleとしてのstackingやらblendingは試行錯誤してる余裕ないよね

**仕様書無しさん** · 2021/10/23(土) 00:57:59.43

銅取りたいよぉ

**仕様書無しさん** · 2021/10/23(土) 10:41:19.80

銀か金取る勢いじゃないと銅行けないんじゃね
精神論だけど

**仕様書無しさん** · 2021/10/23(土) 15:46:17.80

銅って難易度を大学入試で例えるなら東工大レベル以上ですか？

**仕様書無しさん** · 2021/10/23(土) 17:26:32.80

違うんじゃない？(笑)

**仕様書無しさん** · 2021/10/24(日) 15:45:00.82

銅って上位何パーセントだっけ？1割？

**仕様書無しさん** · 2021/10/24(日) 15:47:11.64

>>116
ならどこ大学レベル？

**仕様書無しさん** · 2021/10/24(日) 17:46:26.68

MARCHとかその辺のちょい上側の学部じゃね？偏差値で言うなら63ぐらい
もっとも、個人戦の受験とチーム戦のkaggleじゃ色々と比べにくい話だが

**仕様書無しさん** · 2021/10/25(月) 00:59:24.63

チーム組んで、1subもせずにメダル持ってく奴もいるしね

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 02:41:03.05

メダル取れたら転職有利になりますか？

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 03:44:37.80

有利にはなるけど、それなりに知識や経験等がなければ面接で落とされるよ
特に転職だと前職での立ち位置とか業務内容との関わりとかの方が重視されるでしょ
（よほどの理由でもない限り転職でポテンシャル採用なんてしない

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 10:12:39.89

取れてなくても仕事はできるからね
コンペなんてスコア0.1の間に100人いるとかでしょ？ある程度できてればメダル無い人でも十分

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 13:30:51.68

>>122
> よほどの理由でもない限り転職でポテンシャル採用なんてしない

うちは若い人（25歳ぐらいまで）なら未経験者のポテンシャル採用してますよ。
ただしSPIテストで60以上（IQ120ぐらい）じゃないと面接に進めませんが。

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 17:43:56.55

働いた事もなく、まともな大学にすら進められなかったの曝け出して何してるんだ....
博士号持ちがストレートでも何歳だと思ってるんだ？

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 18:46:55.80

なんの話...？自分語り？

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 18:47:37.19

早慶でも理工だと7割院進学だからなあ
世間は高卒以下が5割超えてても一部の業界だと院卒が普通だったりするの
エッグいけどこういう格差が突如として露わになるの5chぽくて好こ

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 18:50:22.29

雉も鳴かずば撃たれまい

**仕様書無しさん** · 2021/10/28(木) 20:01:00.08

ケーン

**仕様書無しさん** · 2021/10/29(金) 11:37:31.69

>>125
俺は学部卒で就職して、
金を貯めて修士にいって、
途中勉強のため仕事を辞めて
修士取ったらまた就職して、
社会人として博士課程を過ごしました。

まじきつかったけど
本当に親切な先生に指導受ける
ことができて良かった。
社会人の俺にあわせて土曜日や
夜に研究指導していただいたので
感謝しかない。

働きながら博士号取るのを
おススメするが、指導教員が
よほど良い先生じゃないと
続かないと思います。

**仕様書無しさん** · 2021/10/29(金) 11:49:14.95

博士号なんて取んなくてもいい
米国なら違うだろうけど

**仕様書無しさん** · 2021/10/29(金) 13:36:18.60

>>131
将来海外で仕事するつもりなら取る価値ある
海外ではDr持ってると給料が高いから

**仕様書無しさん** · 2021/10/29(金) 18:24:19.11

博士号取ったら海外行きたいね

**仕様書無しさん** · 2021/10/30(土) 15:27:41.45

Kaggleやったことなくてコードもあんま書けないけどデータ関係の部署で5年間働いたことある人と、働いたことないけどKaggle金メダル持ってる人だとどっちが転職有利ですか？

**仕様書無しさん** · 2021/10/30(土) 15:47:49.44

>>134
前者

**仕様書無しさん** · 2021/10/30(土) 17:39:39.36

>>135
ソースは？

**仕様書無しさん** · 2021/10/30(土) 19:51:33.10

>>134
前者がどういう人だよ
kaggleやったことないまでは普通にいるとしても、
データ関連の部署で数年働いていてコードもあんま書けないって
スキル構成はどうなってるんだ？そもそもデータ関連の部署で何やってる想定？

**仕様書無しさん** · 2021/10/31(日) 13:09:36.27

データ関係の部署ってマーケティングかDBサーバの管理者かで大分違うし
Kaggle金メダル持ってるだけの人はSQLに疎かったりする

**仕様書無しさん** · 2021/10/31(日) 13:12:14.92

例えの話なんだから熱くなんなよ。。。

**仕様書無しさん** · 2021/11/01(月) 01:40:31.62

ベンダー管理と社内調整で自分は技術的なことするわけではないポジションだろ

**仕様書無しさん** · 2021/11/01(月) 13:18:21.92

>>140
それって理系の仕事なんですか？

**仕様書無しさん** · 2021/11/07(日) 21:59:34.47

このスレって働いたことある奴いないのか？

**仕様書無しさん** · 2021/11/10(水) 22:15:22.88

>>141
数少ない高学歴の理系が、コミュ力しか要求されない仕事で無駄に浪費されるのが悲しい現実

**仕様書無しさん** · 2021/11/10(水) 22:56:34.33

高学歴は一つのことに力注ぐより、たくさんプロジェクト持って回してく方が効率いいから会社はそうなってる

**仕様書無しさん** · 2021/11/10(水) 23:03:56.66

人の管理だけはできない

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 11:02:43.04

データサイエンティストって価値あるの？
普通のエンジニアがauto ML使う方が良くない？

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 11:21:28.20

統計的手法と機械学習、深層学習を使ってデータの海から役に立ちそうなデータを掘り起こしてビジネス的な課題を解決するのがデータサイエンティストとかなんとか本に書いてたぜ
どちらかというとデータアナリストとかコンサルタントに近いな
知らんけど！

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 11:23:21.45

まあつまりは、価値あるじゃんってことやな
深層学習が特徴表現学習としての側面を持ってる限りは

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 11:24:30.70

データサイエンティストというのは
分析と共に結果を説明することも仕事のうち。
結果をきちんと説明できるなら、
autoML使うのはいいかもしれないとは思ってる。
でも、なかなか説明できないでしょ？

おれは、そのあたりが得意で、
客には適当に考えたことを客に説明して納得してもらってる。
そういう説明力が重要なんだよ。
詐欺コンサルと同じだね！

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 11:30:57.35

データサイエンティストはコンサルとか営業面の方が強いよ
企業によるだろうけど、事業会社内のデータサイエンティストは実際にプログラミングゴリゴリ書くことほとんどない
社内のいろんな部署とヒアリングして、高度な分析必要な案件発掘したら開発はベンダー任せだからベンダーコントロール
上でも書かれてるのと似てる
ちなみに機械学習とか使うような案件あんまないからそのうち社内廃業しそう

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 11:34:21.12

追記だか結果の説明とかも苦労するところ
なんも分からないお偉いさんにどういう理由でこの結果になったのかとか説明する
AIなんだから100%当てろみたいなおっさんの相手するのがデータサイエンティストだよ
嫌なら研究者になった方がいい

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 14:22:37.85

＞　データサイエンティストはコンサルとか営業面の方が強いよ

いえてる！

＞　AIなんだから100%当てろみたいなおっさんの相手するのがデータサイエンティストだよ

ワロタ！
先日も大阪に本社のある大企業の部長が
「90％以上あたらないならAIなんて使わない！」と言って、
契約を切られたと営業から聞きました。
その会社の仕事は終わりました(笑)

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 23:29:12.83

うちの自動運転は１０％ぐらいの確率で人が歩いてるのを認識できません

**仕様書無しさん** · 2021/11/11(木) 23:50:48.62

現実の適用場面を考えると
100%じゃないと使い物にならないことか
多いからなあ
99%でも残りの1%をどうしてくれるのか?
人間がずっと見ていて処理するのか?
それだったら人間がずっと見ていれば済むし

**仕様書無しさん** · 2021/11/12(金) 09:26:06.67

何をやるかによる
為替の予測なら60%くらい当たればいいだろ

**仕様書無しさん** · 2021/11/12(金) 20:55:53.89

データサイエンティストコンプばっかだな

**仕様書無しさん** · 2021/11/13(土) 14:20:49.72

Kaggleでメダル取れればGoogleとかで働けますか？

**仕様書無しさん** · 2021/11/13(土) 14:32:15.78

(ヾﾉ・∀・｀)

**仕様書無しさん** · 2021/11/13(土) 16:49:15.28

Googleはメダル渡す側

**仕様書無しさん** · 2021/11/13(土) 21:04:43.68

>>157
AAAIとかIJCAIに通すぐらいの実力がないとだめ

**仕様書無しさん** · 2021/11/13(土) 23:43:48.26

>>160
何それ？

**仕様書無しさん** · 2021/11/14(日) 02:19:08.27

>>161
AIのトップレベルの国際会議

**仕様書無しさん** · 2021/11/14(日) 15:20:25.97

dockerは使った方がいいですか？

**仕様書無しさん** · 2021/11/14(日) 16:41:49.41

どう言った問題がでるの？

**仕様書無しさん** · 2021/11/14(日) 22:40:32.54

Kaggleでメダル取った応用で株の収益モデルを作れば働かなくてもいいじゃん
客の無理難題より簡単よ

**仕様書無しさん** · 2021/11/15(月) 11:53:44.91

機械学習と人工知能ってどっちが凄い？

**仕様書無しさん** · 2021/11/15(月) 16:40:32.59

人工知能の定義からしないといけないな

**仕様書無しさん** · 2021/11/15(月) 21:18:12.02

機械学習と凄いの定義も必要だな

**仕様書無しさん** · 2021/11/16(火) 00:52:57.77

>>166
なんだか馬鹿すぎて
一周回ってかわいく思えてきたｗ

**仕様書無しさん** · 2021/11/17(水) 12:45:03.00

データサイエンティストのファーストキャリアはどんな企業がいいと思いますか？

**仕様書無しさん** · 2021/11/17(水) 12:59:30.49

>>170
大手IT企業の研究部門

**仕様書無しさん** · 2021/11/17(水) 13:39:46.18

>>170
リクルート

**仕様書無しさん** · 2021/11/17(水) 14:27:27.65

>>170
GAFAM
入れなかったらあきらめた方がいい

**仕様書無しさん** · 2021/11/17(水) 15:52:05.66

>>173
私立文系でもジーAFAでデータサイエンティストやれますか？

**仕様書無しさん** · 2021/11/17(水) 16:29:29.53

>>174
応募してみれば?
実績は問われるかもしれないけど

**仕様書無しさん** · 2021/11/17(水) 16:40:55.49

>>175
学生なので入社してから頑張ります

**仕様書無しさん** · 2021/11/22(月) 00:11:29.80

signateのsubaruの奴やればいいじゃん
人材採用らしいよ

**仕様書無しさん** · 2021/11/22(月) 00:17:22.70

ブラック企業には行きたくない

**仕様書無しさん** · 2021/11/22(月) 12:21:39.60

Kaggleでメダル取れば大学入試の推薦にアピールできますか？

**仕様書無しさん** · 2021/11/22(月) 12:44:52.07

できません

**仕様書無しさん** · 2021/11/23(火) 22:37:50.24

考えてること全部間違ってるからメダルすら取れないんでしょ
なぜこの期に及んで適当な妄想語ってしまうのか
そのへんが一生能無しでいる秘訣だろうな

**仕様書無しさん** · 2021/12/08(水) 14:44:25.20

Kaggleをもうちょい楽しめるように統計とかのバックグラウンドを趣味で勉強しよう、、、

**仕様書無しさん** · 2021/12/08(水) 15:23:58.08

そして会社に入って使うのはロジスティック回帰であった

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 13:43:48.90

会社に入ったら相関係数出すだけだぞ

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 15:00:26.33

kaggleみたいに追い込んだモデル作って見せてもなんでこういう結果なの？と聞かれるとモデルの判断根拠を説明できない
なら決定木の方がいいわな多少精度が落ちても(笑)

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 15:23:03.41

ほんこれ
結局はわかりやすい簡単なモデルの方が好まれる
Kaggleキッズたちに現実見せつけたいわ

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 19:41:51.76

>>184
むしろ平均だけだわ

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 19:51:11.48

中央値とか標準偏差でも煙たがられるな

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 20:05:28.17

エクセルでいいじゃんもう

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 21:04:19.07

>>189
大切なのは雰囲気だから

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 21:55:23.69

エクセルとパワポが最強

**仕様書無しさん** · 2021/12/09(木) 23:34:43.40

パワポに「対数犬度」って仕込んでもバレないから

**仕様書無しさん** · 2021/12/10(金) 04:33:53.67

？

**仕様書無しさん** · 2021/12/11(土) 03:45:35.54

別に勝てなくてもいいからkaggleとかで遊べるようになりたい

**仕様書無しさん** · 2021/12/13(月) 10:14:42.87

会社によるし立場によるだろ
世間一般的に優れてることなんかなにも求められない、誰でもわかるし出来ることやってりゃ良いならkaggleで上位なんかとっても無意味だろうし
理解も納得もできない飛び抜けたことやるやつなんか邪魔でしかない
まあ実際は上位勢は技術力に価値を見いだされて良い待遇で雇われたりしてるけどな
そういう状況と全く縁のない能無しは、自分が正しいという前提で物を語るのはやめたほうが良いと思う
何も正しいことが出来ないからコンペでもいい結果が出せないわけだし

**仕様書無しさん** · 2021/12/13(月) 10:25:40.78

なに怒ってんの？

**仕様書無しさん** · 2021/12/13(月) 11:27:23.29

現実の自分の立ち位置と社会的評価と実際に出してる結果を正しく認識できるかな？

**仕様書無しさん** · 2021/12/13(月) 11:33:17.58

Kaggleのランクと年収の関係を示すデータとかあるの？

**仕様書無しさん** · 2021/12/13(月) 21:29:16.99

>>198
相関係数って知ってる？

**仕様書無しさん** · 2021/12/13(月) 21:31:07.37

>>199
線形とは限らないじゃん

**仕様書無しさん** · 2021/12/13(月) 21:31:47.19

日本の古臭い大企業の情報システム部でデータサイエンティストやってるとかだと上で議論されたようなグラフ化して平均値求めて終わりみたいなのばかりかもな

**仕様書無しさん** · 2021/12/14(火) 05:17:53.21

相関係数だけで語っていいのそういうのって

**仕様書無しさん** · 2021/12/14(火) 05:21:20.69

denaとリクルートだっけ？
カグルマスターをどう活用してるんだろ

**仕様書無しさん** · 2021/12/15(水) 22:56:22.14

逆にAIエンジニアを活用出来てる日本企業あるのかな？
ソフバンも顔認証技術すら自社で作らず米国のエンティティリストに載ってるような中国企業に委託してるし

**仕様書無しさん** · 2021/12/15(水) 23:10:32.76

そもそも自社開発ってコスパ悪くね？

**仕様書無しさん** · 2021/12/16(木) 09:39:38.59

企業の収益最大化が目的の場合、最適化問題として定式化できる人が重宝されるのよね。
統計/機械学習モデルはその一要素でしかない。
ドメインによるんだろうけど。

**仕様書無しさん** · 2021/12/16(木) 14:10:04.85

>>203
ああいうとこはカグラーがいるだけで有名大の情報系集まるしいいのでは

**仕様書無しさん** · 2021/12/20(月) 15:28:50.10

>>206
馬鹿コンサル乙

**仕様書無しさん** · 2021/12/20(月) 17:04:22.04

機械学習は一要素なんかじゃないもん！