Episode

第3回（2021/06/21）: Kaggleの取り組みや始めたきっかけは？
- リンク: https://anchor.fm/double-m2/episodes/3-Kaggle-e133kpi

Agenda

asteriam
- 認識したのは，2017・18年ぐらい新卒の会社の時に知ってた
  - ただ，名前を知ってたぐらいで特に何もしてなかった
- 転職してからは，業務で余裕が全然なかったので，手が付けられない状態
- 1年経ったあたりで少し余裕ができたので，始めた
navi
- 大学院修士の時に検索で知った
- 当時何をもって検索したのは覚えていない...
- とりあえずアカウントだけ作って「Pythonわかんねえ」「英語めんどい」という理由で全然取り組まなかった
- 新卒の会社に入ってしばらくして思い出したかのように取り組み始めた（趣味的な感じ）

asteriam
- 分子コンペ
  - 分子特性を予測する問題
    - 分子内の2つの原子間の磁気的相互作用（scalar coupling constant）を予測する問題
- 公開ノートブックベースに特徴量考えて作ったりして，LGBMで解いてました
  - Discussionとか他のノートブックをしっかり読んだりしていなかったので，ダメダメでしたね笑
  - NN何もわからんマンだったので，そこも勉強全然足りねーという感じでした笑
  - このコンペでは，GCN・MPNNが有効だった
    - 原子同士の近傍情報をGCNで上手く特徴として取り入れることができる
- 時間かけたけど，順位は良くなかったので，逆に次は絶対メダル取ろうと思いましたね！
navi
- 最初のコンペは？
- コスタリカの家庭の貧困度予測
  - 家庭状況のデータを用いた貧困度（カテゴリ）分類
- 正直何をやっていたか忘れてしまった... 数回のサブしかしていないのでそんなに熱心にしていなかった

asteriam
- 新しいことを学べるのが大きい
  - 可視化方法
  - モデル作成
  - コードの書き方
  - アイデア・考え方
- コンペで勝ちたい気持ちありますが，新規の題材テーマ含めて面白いデータに触れることができるのは大きいですね
- 普段の仕事とは違うデータ
- 知識の幅を広げるという部分で活用してる
  - 新しいこと始めるきっかけの1つ
  - あとは若干趣味もありますねww
- 今後は業務で扱わないデータソースとか題材が全く異なるようなコンペ出たいですね
navi
- 同じく新しいことを学べるのが大きい
  - データのドメイン
  - データの種類（テーブル・画像・テキストなど）
  - 便利なフレームワーク
- 正直あんまり勝ちたい気持ちはない．新しい技術やテーマに触れられるいい機会だと思ってやっている
- Leaderboardというよりかは自分のスコアをどれだけ上げられるのかは気になる（可能だったらメダルもくらい）
  - なので，一つ一つのコンペにあまり執着していない傾向があるかも

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