everyday-kaggle-news

話題別一覧

本ページでは、Kaggle に関する記事などの情報を掲載します。 「コンペ解法」「イベント」「書籍」など特定の話題については、別ページに切り出しています。

Kaggle 入門者・初学者向け

• Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～
• Kaggle入門動画をつくった
• 【2位入賞】ずんだもんとめたんで学ぶKaggle 入門 & 参戦記 Part 1【Petfinderコンペ】
• Kaggle Learn
• Kaggleのハードルを下げたい！
• kaggleハンズオン

PyTorch

• PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）
• PyTorchで高精度・高性能のEfficientNetを利用する
• PyTorchでの学習・推論を高速化するコツ集

表

• The Kaggle Grandmasters Playbook: 7 Battle-Tested Modeling Techniques for Tabular Data
• pandasでよくやる操作、Polarsでどうやるの？（Polars: 1.12.0）
• Polars を Kaggle コンペで使ってみた(LMSYS Chatbot Arena)
• polars.Exprを使った特徴量管理
• プロダクトのコードをpandasからPolarsへ書き換えた話
• polars 1.1.0以降の使える新機能
• Pytorch LightningでTabM学習・予測

画像認識

• Kaggleスコアアップセミナー～画像系コンペ入門[前編]（2023/08/02）
• Kaggleスコアアップセミナー～画像系コンペ入門[後編]（2023/09/26）
• Kaggle スコアアップセミナー ～画像系コンペDFL – Bundesliga Data Shootout 編～（2023/05/9）
• 画像モデルのバックボーンとして最初に何を選ぶべきか？
• コンピュータビジョン今昔物語 - 深層学習がＣＶの世界をどう変えたか - (JPTA Tech Talk講演資料)
• 物体検出フレームワークMMDetectionで快適な開発
• 画像に対する自己教師あり表現学習手法について②
• 深層学習によるセマンティックセグメンテーションとその最新動向
• 【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ
• 最新の深層学習技術による古典くずし字認識の現状と今後の展望
• 野生のモデルを飼い慣らす
• DETR手法の変遷と最新動向（CVPR2025）
• 実は強い 非ViTな画像認識モデル
• ドメイン特化なCLIPモデルとデータセットの紹介
• [輪講] SigLIP 2: Multilingual Vision-Language Encoders with Improved Semantic Understanding, Localization, and Dense Features
• チュートリアル：モデルマージ
• LLMの効率化を支えるアルゴリズム

自然言語処理

• Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTips②〜精度改善編〜
• Kaggle自然言語処理コンペ向けローカルLLM活用入門
• プロンプトエンジニアリングの手法、Kaggleでの使われ方 まとめ
• LLMコンペの戦い方
• vLLMを利用したLLM推論高速化テクニック
• DeepSeek-R1の論文読んだ？
• ModernBERT のブログを読んでみた感想
• RAG開発の超入門【RaggleのQuickStart Pythonのソースコードあり】
• 【第3回】関東Kaggler会「NLPの変遷とNLPコンペの最新事情 〜進化する技術と変化する戦い方〜」
• 言語処理100本ノック 2025
• 2023-24年（上期）のKaggleコンペから学ぶ、NLPコンペの精度の上げ方

時系列予測

• 第3会 関東Kaggler会_マーケット予測コンペの問題設計と取り組み方
• Polarsで始める時系列データ処理 #atmaCup 19 振り返り会 LT枠
• 異なる時系列間でもGBDTの予測結果をロバストに 〜WarpGBMとDirectional Era-Splitting〜
• 金融時系列予測における評価指標に応じた損失関数のデザイン
• 時系列基盤モデルChronos-Boltでお手軽に時系列予測を試してみた

音声認識

• Deep Learning (for Audio) with Python
• 機械音の異常検知チャレンジ DCASE 2020 Task 2
• ESPnet による音声認識入門 ～ESPnet Model Zoo 編～
• 湘南kaggler会 音声認識で使うのってメルス・・・なんだっけ？
• 音学シンポジウム 2025 チュートリアル 「マルチモーダル大規模言語モデル入門」

数理最適化

• Kaggleスコアアップセミナー～数理最適化コンテスト Santa 編（2023/06/02）
• AtCoder Heuristic First-step Vol.1 講義スライド
• AtCoderはKaggleの役に立つ

グラフ

• グラフ道場 (Graph Dojo)

推薦

• レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説

コードコンペティション

• 効率的なコードコンペティションの作業フロー
• code competition も楽したい KaggleOps

心構え

• 20250322_Monkey Conference Party 2025_プログラミングコンテストのススメ
• I trained a model. What is next?
• 実例で示すKaggleコンペと開発実務の差
• 【DeNA × AI Day】 DeNAのAI技術獲得戦略
• From Beginner to World Champion: What 10,000 hours on Kaggle taught me

実験管理

• kaggle_pipeline
• Kaggle Competitions Expertが振り返る、データ分析コンペ初心者が入賞するために必要なこと
• 分析コンペをチームで戦うための技術
• reduce_mem_usageの高速化
• Pythonでコードに意図を込める方法

環境構築

• 深層学習モデル実装時のVSCode設定
• 新しくKaggle用のマシンを調達しました（2020年ver）
• 深層学習ライブラリと量子化
• 機械学習モデルの開発環境を構築する【ML-Light-02】【AWS Black Belt】
• Terraformを使ってGoogleCloud上にKaggle環境をささっと構築する
• Numerai Computeの費用節約

AI エージェント

• Kaggle過去コンペ上位解法をAIエージェントでレポートする
• Claude Code と Kaggle をやったら何も考えずに上位30%になれた話
• JunoBench: Crashes in Python ML Jupyter Notebooks

性能評価・検証

• 機械学習の落とし穴 リーク問題について
• “良い”データセット構築を考える
• Position: AI Competitions Provide the Gold Standard for Empirical Rigor in GenAI Evaluation
• AIモデルのベンチマークや評価の環境としてKaggleがひっそりと進化している話

学会コンペ

• データ分析 学会コンペは”何か”の役に立つ

コンペ開催

• コミュニティコンペティションを開催するときの Tips 集
• Kaggleコミュニティコンペの開き方と振り返り
• 日経電子版のデータを用いた機械学習コンペティションをKaggle Days Tokyoで開催しました
• Learning to detect continuous gravitational waves: an open data-analysis competition
• Public Kaggle Competition IceCube Analysis
• PLAsTiCC Astronomical Classification Results

Weekly Kaggle News

• 【Weekly Kaggle News 5 周年】記事閲覧数ランキング 2024
• 【Weekly Kaggle News 4 周年】記事閲覧数ランキング 2023
• 【Weekly Kaggle News 3 周年】記事閲覧数ランキング 2022
• 【Weekly Kaggle News 2 周年】記事閲覧数ランキング 2021
• 【Weekly Kaggle News 1 周年】記事閲覧数ランキング 2020

This site is open source. Improve this page.