Everyday Kaggle News

データサイエンスコンペティション「Kaggle」に関する非公式リンク集です。有志による記事やサービスなども対象に、用途や話題別にまとめています。

本サイトの特徴は、LLM Wiki として運用している点です。 u++ が選定する毎週金曜日配信のニューズレター「Weekly Kaggle News」の紹介リンクをもとに、LLM が話題ごとの知見の統合と相互リンクを維持し、最新情報の反映前には Pull Request のレビューを通じて確認しています。

競技プログラミングサイト「AtCoder」における「AtCoder Clans」のような立ち位置を意識しています。なお既存の類似サイトとして、日本人 Kaggler コミュニティ「kaggler-ja」による「Kaggler Ja Wiki」があります。

入門者・初学者向けガイド: Kaggle の概要と始め方、まず読む・見る定番資料
心構え: コンペとの向き合い方・学び方・実務との関係
書籍: Kaggle 関連書籍の一覧
称号振り返り・インタビュー: 称号到達の振り返り記事とインタビュー

情報収集・コミュニティ

最新情報の確認: 公式・有志による情報源
コンペプラットフォーム: Kaggle 以外のコンペプラットフォーム・学会併設コンペとコンペの選び方
イベント: 勉強会・ミートアップなどの記録
サービス・ツール: 非公式のサービス・ツール
コンペ開催: コンペを開く側の知見・開催報告

データ種別・タスク

コンペ解法: コンペ別の解法・参加録（年・データ種別・プラットフォームで絞り込み可）
表データコンペ: GBDT・特徴量エンジニアリング・Polars・表向け NN
画像認識コンペ: バックボーン選択・公開モデルの活用と高速化
自然言語処理コンペ: BERT 系の定跡と LLM 活用・推論高速化
時系列予測コンペ: 時間分割バリデーション・損失設計・時系列基盤モデル
音声コンペ: メルスペクトログラム化と画像モデル適用・異常音検知
グラフ: グラフ構造データの学習
推薦: 推薦アルゴリズムの基礎と 2 段構成の解法
数理最適化コンペ: Santa 系コンペ・AtCoder との親和性
エージェント対戦コンペ: エージェント提出・対戦形式のコンペと Game Arena などの評価基盤

技術動向

画像認識・視覚モデルの技術動向: Vision Transformer・CLIP・自己教師あり学習と国際会議サーベイ
LLM・自然言語処理の技術動向: モデル公開・日本語リソース・ライブラリ・研究サーベイ
コンペ形式・技術動向の変遷: 表データ中心の時代から対戦型エージェントコンペまでの変遷を横断整理

進め方・環境

PyTorch: 深層学習実装の基礎と高速化
コードコンペティション: 提出形式の制約と作業フロー・提出自動化
実験管理: 試行回数の最大化・再現性・チーム体制
環境構築: ローカル・クラウドの計算環境
性能評価と検証: リーク防止・バリデーション設計・データセット品質
AI エージェント活用: LLM エージェントによるコンペ作業の自動化と限界

更新フロー

本リポジトリは LLM Wiki として運用しており、規約は CLAUDE.md に定義しています。

週次: Weekly Kaggle News の配信後、GitHub Actions（weekly-ingest）が最新号を取り込み、Pull Request を作成します。号に含まれる URL が展開され、重複を除いて各話題ページ・一覧ページに追加されます。編集者がレビューしてマージすると GitHub Pages に反映されます。Claude Code で /ingest <URL> を手動実行することもできます
月次: /lint でリンク切れ・重複・形式の検査を実行します

貢献

Issue や Pull Request を歓迎しています。詳しくは CONTRIBUTING.md をご覧ください。