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

出版社からのコメント

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】高橋　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。