CodeZineを運営する翔泳社より、書籍『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』が3月10日（月）に発売となりました。
本書はデータ分析コンペティションプラットフォームのKaggleで、銀メダル以上を獲得するための実験管理手法を解説した本です。
Kaggle Competitions Expertの髙橋正憲さんと篠田裕之さんが、モデルの構築における実験管理方法や生成AIを利用した情報管理方法などを詳細に説明してくれます。
さらに、Kaggle Competitions GrandmasterとMasterの計8名が実践する実験管理の秘訣をインタビュー形式で掲載。自分に合ったベストな方法を見つけたときの参考として活用できます。
【本書で利用するツール】
・WandB
・Notion
・ChatGPT
【解説する主な実験管理手法】
・ディレクトリ構造
・ハイパラ管理
・ログ管理
Kaggleのメダリストを目指す方ならどなたにも役立つコツが満載の1冊です。本書を使い倒してメダルを獲得しましょう！
目次
CHAPTER 0 初学者がKaggleを始めてメダルを獲るまでの取り組み方の推移
0.1 機械学習初学者の頃のKaggleの取り組み
0.2 実験管理方法の推移
0.3 Kaggleコンペ参加のハードル
0.4 チームでの実験管理
0.5 Kaggleを通して学んだ実験管理の重要性
0.6 Kaggleにおける実験管理の全体像
0.7 本書の構成と活用の仕方
CHAPTER 1 実験管理とは
1.1 実験管理の重要性
1.2 コードの再現性を高めるためのディレクトリ構造
1.3 実験結果の管理と出力ディレクトリの設計
1.4 実験結果の整理と考察
1.5 ハイパーパラメータの記録
1.6 実験の再現性を高めるためのシード固定の重要性
CHAPTER 2 実験管理のためのツール
2.1 実験ごとの履歴の保持
2.2 WandB：学習、モデル管理、パラメータ、lossトラッキング
2.3 Notion：アイデア整理、実験管理、TODO管理
2.4 その他ツールについて
CHAPTER 3 生成AIの活用
3.1 ChatGPTの活用
3.2 Kaggleが初学者にとって難しい理由
3.3 コンペの概要サマリーの抽出
3.4 ベースラインの理解
3.5 Discussionの要約
3.6 改善案のブレスト
3.7 コーディングのサポート
CHAPTER 4 過去コンペを題材とした実戦ハンズオン
4.1 基本的なテーブルデータの場合
4.2 画像コンペの場合
4.3 コンペ終了後に取り組むべきこと
CHAPTER 5 チームでの実験管理
5.1 チームでの実験管理の課題
5.2 チームマージ後にまずすること
CHAPTER 6 Kagglerインタビュー
6.1 小林 秀 / すぐー Kobayashi Suguru
6.2 penguin46
6.3 tk
6.4 荻野 聖也 / Masaya Ogino Masaya
6.5 青田 雅輝 / Masaki AOTA Aota Masaki
6.6 村田 秀樹 / カレーちゃん Murata Hideki
6.7 中 真人 / chumajin Naka Masato
6.8 村上 直輝 / kami Murakami Naoki
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渡部 拓也（ワタナベ タクヤ）
翔泳社マーケティング課。MarkeZine、CodeZine、EnterpriseZine、Biz/Zine、ほかにて翔泳社の本の紹介記事や著者インタビュー、たまにそれ以外も執筆しています。
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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