NCAAコンペ概要 　全米大学体育協会バスケットボールトーナメントの試合の勝敗を予測するコンペでした。男女別にコンペが開かれました。リーグ戦の試合結果の詳細とトーナメントの試合結果のデータが年ごとに与えられ、今年のトーナメントの試合結果を予測します。評価指標はLoglossでした。 結果 　新型コロナウイルスの影響で、大会自体がキャンセルになってしまいました。リークなしのLBの最も良いスコアは0.52586です。 取り組み内容 コンペの内容を理解してから

はじめに 昨日まで開催されていたKaggleの2019 Data Science Bowlに参加しました。結果から言いますと、public scoreでは銅メダル圏内に位置していたにも関わらず、大きなshake downを起こし3947チーム中1193位でのフィニッシュとなりました。今回メダルを獲得できればCompetition Expertになれたので悔しい結果となりましたが、このshake downの経験を通して学ぶことは多くあったので反省点も踏まえて

はじめに KaggleのNFLコンペで2038チーム中118位となり、銅メダルをとることができました。以下に、参加してからの取り組みや、反省点を書いていきたいと思います。 コンペ参加前の状況 10ヶ月ほど前にTitanicコンペに参加してから、「Predicting Molecular Properties」と「IEEE-CIS Fraud Detection」というコンペに参加してみましたが、公開されているカーネルを少しいじってみた程度でメダルには到底届

アクセルユニバース株式会社(以下当社)では、人が対応している業務を画像認識、音声認識、文字認識等を活用して効率化する機械学習ソリューション開発をおこなっています。 インターン生は業務の一環としてkaggleに取り組んでおり、先日のNFL Big Data Bowlコンペにて銅メダルを獲得しました。 こちらのコンペは、アメリカンフットボールのランプレイにおいて、攻撃側が進むヤード数を予測するコンペです。 メダル獲得した小野くんのコメントです。 ーーー 主な勝