SlideShare a Scribd company logo
1 of 21
Download to read offline
©		DeNA Co.,	Ltd.
Kaggleで描く成⻑戦略
〜個⼈編・組織編〜
July	27,	2018
原⽥ 慧
AIシステム部
DeNA	Co.,	Ltd.
Developers Summit 2018 Summer
• B会場(B-8) 17:00-17:45
©		DeNA Co.,	Ltd.
はじめに
n セッションの最後の10分くらい質問に答えるコーナーがあります
n 下記のtwitterハッシュタグを使って質問を募集します
⁃ # devsumiB
⁃ 質問ないと寂しいから質問してね!
2
©		DeNA Co.,	Ltd.
⾃⼰紹介
n 原⽥ 慧(Kei Harada) , @Seed57_cash
⁃ 数理学博⼠ -> データ分析コンサル会社 -> DeNA(2018/02〜)
⁃ DeNAのデータサイエンスチーム(いわゆるkaggler枠)のリーダー
⁃ Kaggle Master
• Santa competition 2017/18 3位
• Santa competition 2016/17 10位
• Coupon Purchase Prediction 14位
• KDDCUP2015 2位(前職の会社でのチーム)
• Save the ⾖腐!コンペ 2位
⁃ 趣味のプロコン等
• Project Euler(state of the art)
• AtCoder(⻘)
• ⼈狼知能コンテスト
3
©		DeNA Co.,	Ltd.
アウトライン
n 機械学習 / AI / データ分析 やってみたい?
n 今までやってなかったけど、⾃分もやってみたい
n じゃあKaggleやってみようぜ
n 今後は会社として取り組みたい
n じゃあKaggle推奨してkaggler増やしてみなよ
4
©		DeNA Co.,	Ltd.
n 機械学習モデルを構築するコンペティションのプラットフォーム
Kaggle(カグル)とは
5
スポンサーがデータ
と問題を出す
参加者(Kaggler)はデータを
分析してモデルを作り、
予測結果を出す
期間中(2-3ヶ⽉が多い)、
何度も予測結果を提出し
て、精度を確認できる
コンピュータに
よる⾃動採点
期間終了時のベストスコアで順
位が付き、賞⾦とメダルを授与
Master
Expert
Contributor
Novice
GrandMaster
メダルがたまると
Kagglerとしてのラ
ンクが上がる
©		DeNA Co.,	Ltd.
最近のKaggleコンペの例
n ローンのデフォルトを予測する
n ユーザーが不正なアクセスをしているかどうか予測する
n 観光名所の画像を検索する
n 掲⽰板への書き込みが削除対象かどうか判断する
n 商品の販売価格を予測する
n などなど
6
©		DeNA Co.,	Ltd.
よくある批判
n Kaggleなんかやって何の役に⽴つの?
n じゃあ、あなたは何の役に⽴つのですか?
⁃ 精度の0.0001とか競って何になるの?
• ⾞に対するF1みたいなもの(前職の親会社の⼈の⾔葉)
• 競う中で「安全運転」もわかってくる
⁃ 勝つためのテクニックの移り変わりが早く、廃れるのが早い
• 事実としてはその通り、「新しいテクニックを⾝につける」というスキルがいまのご時世どれだけ重
要か考えてほしい
⁃ サイエンス特化ではなくて、バランス⼈材が⼤事ではないか
• なんでもできて、仕事をリードする⼈は素晴らしい。なんでも半⼈前にしかできない⼈は律速段階に
なり、⼀番役に⽴たない、まず何かで⼀⼈前になるべき
• ⼀⼈で何でも⼀流にできるスーパーマンは本当に稀で代替が効かない、⼀⼈のスキルに依存するのは
組織としてはダメなこと
• 仕事なのだからチーム全体としてなんとかなればいい
7
©		DeNA Co.,	Ltd.
Kaggleで学べること ≒ Data Scientistに必要なスキル
n よく英語の資料で⾒かける必要スキル
⁃ 数学、数学的な思考
⁃ 統計
⁃ 機械学習の理論
⁃ コーディング(主にpythonの⼀部ライブラリ / R, SQL)
⁃ データの可視化
⁃ データハンドリング
⁃ データ収集
⁃ データを扱う「勘」
• 参考:8 Skills you need to be a Data Scientist (https://blog.udacity.com/2014/11/data-
science-job-skills.html)
n Hacker Mindset も、仕事上もKaggle上でも重要
8
真⾯⽬にやっていれば
習得不可避
上位を⽬指していると
必要に迫られる
学ぼうと思えば題材が
ある
©		DeNA Co.,	Ltd.
Kaggleを始めるのに必要なスキル
n 始めるのに必要なスキルは多岐にわたる
⁃ 数学・統計
⁃ 機械学習の理論
⁃ コーディングスキル
n 達⼈になるには必要かもしれないが、始めるだけならいらない
⁃ スゴい⼈たちも最初からスゴかったわけじゃない
n やる気があればなんとかなる
⁃ Hello world的な問題もたくさんある
• Titanic, Digit Recognizer, 等
⁃ 新しい仕事、新しいプログラミング⾔語を学び始めるのと同じ
9
©		DeNA Co.,	Ltd.
個⼈編: Kagglerにせまる
10
©		DeNA Co.,	Ltd.
なぜkagglerはKaggleをやるのか?
n 賞⾦
⁃ 優勝賞⾦は結構⾼額(数万〜数⼗万ドル)
⁃ 始めるきっかけには⼗分だが、継続する理由ではない
• 累積獲得賞⾦ / 累積kaggle時間 = 時給 は考えたくないほど低い
n ⾯⽩い、⾃⼰顕⽰
⁃ ネトゲで上位争いをする感覚に近い
n データ分析の勉強のため
⁃ 普段は触れられないデータや、新しいテーマに触れることができる
⁃ ヘタに論⽂を読むよりも、コンペに真⾯⽬に参加して、上位⼊賞者の解法を⾒た⽅がわか
りやすい
n ⾃⼰PRのため
⁃ 採⽤活動に利⽤するケースが⽇本でもここ数年増えてきた
⁃ Kaggle masterになると転職市場での価値が上がる
11
©		DeNA Co.,	Ltd.
どんな⼈が強いkagglerになっているのか
n 数学・物理等の理論系出⾝
⁃ たまたまデータ分析が仕事になったことがきっかけ
⁃ 数学、統計、機械学習の理論への親和性が⾼いので、きっかけさえあればスキルは活かし
やすい
n 機械学習関連分野(画像処理、⾃然⾔語処理など)出⾝
⁃ 特定の分野に強くて、初めてみたら⾯⽩いからほかもやってみたら⾯⽩くなった、という
ケース
n プロコン勢
⁃ Kaggleも幅広に⾔えばプロコンの⼀種
⁃ 新しいことを始めるスキルが⾼い、すごく強い⼈はここに多い
n データ分析関連のエンジニア出⾝
⁃ 仕事の幅を広げてきたケース
⁃ まだ少数派の印象
12
©		DeNA Co.,	Ltd.
Kagglerが得意なこと
n 精度の⾼いモデルを作る
n モデルの評価・検証の仕組みの設計
n ⾼速でモデル構築を終わらせる
⁃ 普段やってるので経験もコードの蓄積もある
n 幅広い引き出しから適切な分析⼿法を選ぶ
⁃ Kaggleで⾊々試しているので勘所がわかる
• 特にダメなケースは「最近勉強したこの⼿法をやってみたいから」
n データを⾒てあれこれ考える
⁃ 特徴量を作る作業の副作⽤
⁃ 裏にあるデータ処理のミスに気づく、とか
n 論⽂を読んで何となく理解する
⁃ 新しいことを学ぶ能⼒が鍛えられている
13
©		DeNA Co.,	Ltd.
Kagglerが得意とは限らないこと(1)
n データ処理、蓄積の設計
⁃ Kaggleではすでに処理されたデータが与えられるので、Kaggleでは必要ではな
い
n 解決すべき問題の⼤枠の設計
⁃ Kaggleではすでに設計されている
⁃ 問題をそもそもひっくり返すちゃぶ台返しは、仕事では重要だがKaggleではや
っても仕⽅がない
n 可視化、わかりやすく説明する
⁃ 最後にモデルができさえすればいい
n 綺麗なコードを書く
⁃ これで実装してください.R の品質は個⼈差が⼤きい
n Kaggleを禁⽌されること
14
©		DeNA Co.,	Ltd.
Kagglerが得意とは限らないこと(2)
n 多くの⼈とコミュニケーションする
⁃ 会議よりも⾃分の作業に集中したい、というタイプが多い
• けして⼈間嫌いなわけではない
⁃ 仕事の範囲が明確である⽅がいい
n 論⽂を書かされる
⁃ 論⽂が読めると書けるは全然違う。研究者のレベルでの最先端のキャッチアッ
プ(誰よりも先にarXivから論⽂を⾒つける、とか)はkaggleでは必要ではない
n 隙のない教養、体系的な学習
⁃ 「えっ〇〇本読んでないの?」というようなケース
⁃ Leaderboardで結果が出るものに興味がある
n 何年も⼀つの仕事をする
⁃ 新しいことへの好奇⼼が強い⼈が多い
15
©		DeNA Co.,	Ltd.
組織編:会社でKagglerがどう働くのか
16
©		DeNA Co.,	Ltd.
Kagglerにとって何が幸せか
n 「不仕合せ」の最⼩化
⁃ 会社で仕事をするのは幸せばかりでない
• 働かずにノーリスクで同じ年収もらえるなら、働きたくない、よね?
⁃ 「幸せ」を積極的に与えるのは難しくて、不幸な巡り合わせを減らすことが会
社としてできること
• 多くの⼈とコミュニケーションする → 仕事の疎結合化
• 論⽂を書かされる、隙のない教養、体系的な学習 → 正しい理解
• 何年も⼀つの仕事をする → 適切なアサイン
• Kaggleを禁⽌される → 禁⽌しない
⁃ 得意でないことは得意な⼈と組んで⼀緒にやればいい
• データ処理、蓄積の設計
• 綺麗なコードを書く
• 可視化、わかりやすく説明する
• 解決すべき問題の⼤枠の設計 17
©		DeNA Co.,	Ltd.
DeNA	の場合
18
©		DeNA Co.,	Ltd.
DeNA	Kaggle社内ランク制度
n データサイエンス部⾨内の制度
n 業務時間の⼀定割合(通常は20-30%をKaggleに投⼊して良い)
⁃ 毎年⼀定の結果を出すことが条件
19
©		DeNA Co.,	Ltd.
DeNAのデータサイエンティストの役割
20
分析を⾏う 組織体制
AIアルゴリズム系エンジニア
AI研究開発エンジニア
データサイエンティスト (Kaggler)
AI	基盤系エンジニア
AIデータエンジニア
AI・分析ツールエンジニア
AI・分析インフラエンジニア
分散基盤エンジニア
AIシステム部 (全社横断)
AI研究開発
エンジニア
データ
サイエンティスト
• コンピュータビジョン、深層強化学習等の
AI研究領域に⾼い専⾨性を持つ
• ⽇々、最新研究動向をウォッチし、
専⾨技術を活⽤して事業貢献する
• サービス・事業の抱える分析課題を解くことに燃える集団
• ⼿段を問わず、最⾼の分析結果を出すことに泥臭くコミット
サービス
事業組織
各サービスに事業をリ
ードするプロがいる
実装周りのプロはAI基盤系エンジニアがいる
最先端研究の活⽤のプ
ロは別途いる
データサイエンティス
トは強みに集中できる
©		DeNA Co.,	Ltd.
まとめ
n KaggleをやるとData Scientistになるのに必要なスキルが⾝につく
⁃ しかも楽しい!
n Kagglerにはいろんな⼈がいて、できることも様々
n Kagglerには得意なことと、そうでないことがある
⁃ 個⼈差もかなりある
⁃ 正しく理解して、強みに集中させる
⁃ できないことは他の⼈がフォローする
• データ処理、蓄積の設計
• 綺麗なコードを書く
• 可視化、わかりやすく説明する
• 解決すべき問題の⼤枠の設計
21

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
 
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
 
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
先端技術とメディア表現1 #FTMA15先端技術とメディア表現1 #FTMA15
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
 
OSS強化学習フレームワークの比較
OSS強化学習フレームワークの比較OSS強化学習フレームワークの比較
OSS強化学習フレームワークの比較
 
機械学習システムのアーキテクチャアラカルト
機械学習システムのアーキテクチャアラカルト機械学習システムのアーキテクチャアラカルト
機械学習システムのアーキテクチャアラカルト
 
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
 
ブースティング入門
ブースティング入門ブースティング入門
ブースティング入門
 
差分プライバシーとは何か? (定義 & 解釈編)
差分プライバシーとは何か? (定義 & 解釈編)差分プライバシーとは何か? (定義 & 解釈編)
差分プライバシーとは何か? (定義 & 解釈編)
 
バンディットアルゴリズム入門と実践
バンディットアルゴリズム入門と実践バンディットアルゴリズム入門と実践
バンディットアルゴリズム入門と実践
 
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
 
backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門
 
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
 
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
 
レコメンドエンジン作成コンテストの勝ち方
レコメンドエンジン作成コンテストの勝ち方レコメンドエンジン作成コンテストの勝ち方
レコメンドエンジン作成コンテストの勝ち方
 
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
 
【メタサーベイ】数式ドリブン教師あり学習
【メタサーベイ】数式ドリブン教師あり学習【メタサーベイ】数式ドリブン教師あり学習
【メタサーベイ】数式ドリブン教師あり学習
 
感情の出どころを探る、一歩進んだ感情解析
感情の出どころを探る、一歩進んだ感情解析感情の出どころを探る、一歩進んだ感情解析
感情の出どころを探る、一歩進んだ感情解析
 
ゼロから始める転移学習
ゼロから始める転移学習ゼロから始める転移学習
ゼロから始める転移学習
 
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜
 

Similar to Devsumi 2018summer

Dynamics 365 Customer Engagement 理解のススメ -サブスクリプションビジネスモデルから読み解くカスタマーサポート機能活用の...
Dynamics 365 Customer Engagement 理解のススメ -サブスクリプションビジネスモデルから読み解くカスタマーサポート機能活用の...Dynamics 365 Customer Engagement 理解のススメ -サブスクリプションビジネスモデルから読み解くカスタマーサポート機能活用の...
Dynamics 365 Customer Engagement 理解のススメ -サブスクリプションビジネスモデルから読み解くカスタマーサポート機能活用の...
Kazuya Sugimoto
 
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
Ryusuke Ashiya
 

Similar to Devsumi 2018summer (20)

ZOZO前澤社長お年玉リツイート企画のビッグデータに立ち向かう方法 -Twitterのビッグデータを分析するために、実際にやってみてわかった嵌りポイントと...
ZOZO前澤社長お年玉リツイート企画のビッグデータに立ち向かう方法 -Twitterのビッグデータを分析するために、実際にやってみてわかった嵌りポイントと...ZOZO前澤社長お年玉リツイート企画のビッグデータに立ち向かう方法 -Twitterのビッグデータを分析するために、実際にやってみてわかった嵌りポイントと...
ZOZO前澤社長お年玉リツイート企画のビッグデータに立ち向かう方法 -Twitterのビッグデータを分析するために、実際にやってみてわかった嵌りポイントと...
 
Google HomeとSharePointを連携させてみた! 第8回 jpsps share pointoffice365名古屋分科勉強会 at ge...
Google HomeとSharePointを連携させてみた!  第8回 jpsps share pointoffice365名古屋分科勉強会 at ge...Google HomeとSharePointを連携させてみた!  第8回 jpsps share pointoffice365名古屋分科勉強会 at ge...
Google HomeとSharePointを連携させてみた! 第8回 jpsps share pointoffice365名古屋分科勉強会 at ge...
 
第6回jduc勉強会 dynamics 365 新機能 外部apiと連携できる仮想エンティティの活用方法
第6回jduc勉強会 dynamics 365 新機能 外部apiと連携できる仮想エンティティの活用方法第6回jduc勉強会 dynamics 365 新機能 外部apiと連携できる仮想エンティティの活用方法
第6回jduc勉強会 dynamics 365 新機能 外部apiと連携できる仮想エンティティの活用方法
 
DeNA の Slack 導入と活用の事例紹介
DeNA の Slack 導入と活用の事例紹介DeNA の Slack 導入と活用の事例紹介
DeNA の Slack 導入と活用の事例紹介
 
ITSP_JTUG_2210_SponsorSession.pdf
ITSP_JTUG_2210_SponsorSession.pdfITSP_JTUG_2210_SponsorSession.pdf
ITSP_JTUG_2210_SponsorSession.pdf
 
Amazon DynamoDB Advanced Design Pattern
Amazon DynamoDB Advanced Design PatternAmazon DynamoDB Advanced Design Pattern
Amazon DynamoDB Advanced Design Pattern
 
PPUG(PayPal User Group) #3 Lightning Talk by MaP design 渡部知記
PPUG(PayPal User Group) #3 Lightning Talk by  MaP design 渡部知記PPUG(PayPal User Group) #3 Lightning Talk by  MaP design 渡部知記
PPUG(PayPal User Group) #3 Lightning Talk by MaP design 渡部知記
 
Let's BBQ with us!!
Let's BBQ with us!!Let's BBQ with us!!
Let's BBQ with us!!
 
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.3.15) _zeal recruitment pitch
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.3.15) _zeal recruitment pitch株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.3.15) _zeal recruitment pitch
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.3.15) _zeal recruitment pitch
 
「2019年の目標と運営方針」を議論するための「2018年の振り返り」
「2019年の目標と運営方針」を議論するための「2018年の振り返り」「2019年の目標と運営方針」を議論するための「2018年の振り返り」
「2019年の目標と運営方針」を議論するための「2018年の振り返り」
 
Dynamics 365 Customer Engagement 理解のススメ -サブスクリプションビジネスモデルから読み解くカスタマーサポート機能活用の...
Dynamics 365 Customer Engagement 理解のススメ -サブスクリプションビジネスモデルから読み解くカスタマーサポート機能活用の...Dynamics 365 Customer Engagement 理解のススメ -サブスクリプションビジネスモデルから読み解くカスタマーサポート機能活用の...
Dynamics 365 Customer Engagement 理解のススメ -サブスクリプションビジネスモデルから読み解くカスタマーサポート機能活用の...
 
JDBCで繋がるクラウドDB・NoSQL連携
JDBCで繋がるクラウドDB・NoSQL連携JDBCで繋がるクラウドDB・NoSQL連携
JDBCで繋がるクラウドDB・NoSQL連携
 
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
 
デジマ事業会社×リモートワーク×技術者組織=で生まれた魔道書
デジマ事業会社×リモートワーク×技術者組織=で生まれた魔道書デジマ事業会社×リモートワーク×技術者組織=で生まれた魔道書
デジマ事業会社×リモートワーク×技術者組織=で生まれた魔道書
 
解明! Dynamics 365 Web API 全体像! 第7回JDUC勉強会
解明! Dynamics 365 Web API 全体像! 第7回JDUC勉強会解明! Dynamics 365 Web API 全体像! 第7回JDUC勉強会
解明! Dynamics 365 Web API 全体像! 第7回JDUC勉強会
 
JDBCで繋がるSaas連携
JDBCで繋がるSaas連携JDBCで繋がるSaas連携
JDBCで繋がるSaas連携
 
20170719 GCPUG OSAKA #3
20170719 GCPUG OSAKA #320170719 GCPUG OSAKA #3
20170719 GCPUG OSAKA #3
 
大規模プロジェクトの制作裏話〜改善から成し遂げるまでのプロセス〜
大規模プロジェクトの制作裏話〜改善から成し遂げるまでのプロセス〜大規模プロジェクトの制作裏話〜改善から成し遂げるまでのプロセス〜
大規模プロジェクトの制作裏話〜改善から成し遂げるまでのプロセス〜
 
QnA Maker 逆入門
QnA Maker 逆入門QnA Maker 逆入門
QnA Maker 逆入門
 
SharePointとAzure Functionsを組み合わせた マルチクラウドなサーバーレスアーキテクチャの展開方法 Japan share poin...
SharePointとAzure Functionsを組み合わせた マルチクラウドなサーバーレスアーキテクチャの展開方法 Japan share poin...SharePointとAzure Functionsを組み合わせた マルチクラウドなサーバーレスアーキテクチャの展開方法 Japan share poin...
SharePointとAzure Functionsを組み合わせた マルチクラウドなサーバーレスアーキテクチャの展開方法 Japan share poin...
 

More from Harada Kei (8)

輪講 20190711 keiharada_人狼知能プロジェクトの紹介
輪講 20190711 keiharada_人狼知能プロジェクトの紹介輪講 20190711 keiharada_人狼知能プロジェクトの紹介
輪講 20190711 keiharada_人狼知能プロジェクトの紹介
 
Kaggle meetup tokyo #6 スポンサーセッション
Kaggle meetup tokyo #6 スポンサーセッションKaggle meetup tokyo #6 スポンサーセッション
Kaggle meetup tokyo #6 スポンサーセッション
 
Analyst meetup 0410_harada
Analyst meetup 0410_haradaAnalyst meetup 0410_harada
Analyst meetup 0410_harada
 
AIWolfPy v0.4.9
AIWolfPy v0.4.9AIWolfPy v0.4.9
AIWolfPy v0.4.9
 
Math meets datascience
Math meets datascienceMath meets datascience
Math meets datascience
 
最近の俺_20160219
最近の俺_20160219最近の俺_20160219
最近の俺_20160219
 
KDDCUP2015_Seed71_Kaggle_tokyo
KDDCUP2015_Seed71_Kaggle_tokyoKDDCUP2015_Seed71_Kaggle_tokyo
KDDCUP2015_Seed71_Kaggle_tokyo
 
Santa2016_seed71
Santa2016_seed71Santa2016_seed71
Santa2016_seed71
 

Devsumi 2018summer