tkm2261's blog

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Kaggle Tokyo Meetup #4 開催レポート

Kaggle 勉強会

こんにちは。tkm2261です。

今日は2018/5/12に開催したKaggle Tokyo Meetup #4の模様をレポートします。

connpass.com

このmeetupも4回目となり、今回はGoogle様からサポートを頂いた事もあり、かなり大規模なmeetupになりました。

今回からMaster枠とExpert枠を設けたり、Youtube Liveをしたり、人数を増やしたりと色々新しいことを試しています。

さらに自分で言うのもアレですが超豪華なスピーカーになっています。

最終的には参加者は70名程でYoutube Liveは1072回視聴されて、常時100人位以上が視聴していました。

ここまで来るとmeetup開催も責任が増してくるので、初めての方でも参加しやすいように内輪ネタを排除してなるべくpublicな開催を心がけて行きたいです。

開始前

今回はフード・ドリンク・会場・発表者交通費などをGoogle様にサポート頂きました。ありがとうございました！

会場は普段食堂として使われているところで、広々しており卓球や色んなモノがありました。

またYoutube Liveでの配信もサポート頂き、smly氏がスイッチャーを務めるという珍しい絵も撮れました。

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私としては今回の配信でノウハウを盗もうとしてましたが、ガチすぎる機材に断念しました。

もちろん配信品質はとても安定していたのでとても助かりました。

Opening Talk

毎回おなじみのthreecourseさんによるopening talk

speakerdeck.com

配信付きでのopening talkは初めてらしく少し緊張気味でしたｗ

今回は人数が70名ほど多かったため、いつもやっていた自己紹介はしませんでした。

これについては今後運営で議論して存続を決めたい感じです。

発表① wataさん『サンタコンペで二度全完した話』

youtu.be

資料はこちら https://speakerdeck.com/wata_orz/santakonpedeer-du-quan-wan-sitahua

Kagglerが競プロ勢に恐れおののく年1イベントのサンタコンペに関する話でした。

開催後1日で全完した話とかは、会場をざわつかせるなど圧倒的な実力をいかんなく見せて頂きました。

会場はKagglerが多いことから最小費用流の話をわかりやすく話して頂いて助かりました。

会場でアンケートを取った所、大体会場の半分ぐらいが最小費用流を当日初めて聞いたという事でKagglerにも良い刺激になったようでした。

wataさんもあとsilver一つでKaggle Masterなので引き続きKaggleに参加してほしいです。

発表② pocketさん『猫でも取れる金メダル & 猫しか取れない金メダル』

youtu.be

資料はこちら https://www.slideshare.net/ShotaOkubo/neko-kin-96769953

pocketさんからは、RecruitコンペでGoldを取った時の話とKaggle初心者がどう始めれば良いかのお話でした。

やはり手元評価を確立することと、discussionを追うことの重要性を強調していました。

pocketさんは文系出身で2016年から初めてGoldメダルなので、Kaggleを初めたい方は動画を閲覧してみることをオススメします。

発表③ terekaさん『IEEE's Signal Processing Society 10th Solutionと得られた学び』

youtu.be

資料はこちら https://www.slideshare.net/ssuser21af5b/ieees-signal-processing-society-10th-solution

terekaさんは今回見事Gold獲得でMasterとなりました。

発表は画像コンペのモデルの話と、国際チームを組んだ時の苦労点や、ods.aiがクローリングしてデータを集めていたという闇コンペっぷりを共有頂きました。

やはりディープラーニングの人気からか、質問がかなり多かったです。

発表④ Davidさん『Using NumPy efficiently』

speakerdeck.com

※動画は公開可否を確認中

今回のメインスピーカーであるscikit-learnの生みの親であるDavidさんの発表です。

私がnumpyのマニアックな話を聞きたいという依頼もあり、かなり突っ込んだNumpy arrayの話をして頂きました。

個人的にはnumpy.arrayがstrideという属性を持っている事は知りませんでしたが、strideでviewや多次元配列に対応できたりと素晴らしいideaで、C++で行列演算書いた事ある人なら誰もがうなずく内容だったと思います。

broadcasting ruleも直感的に理解するのは難しかったですが、３つのシンプルなルールであのnumpyの演算が実現できてるのは美しいと言わざるを得ない内容でした。

今回、Davidさんは英語の発表でしたが、聴衆があまり英語得意でないということで、資料にかなり書き込んだそうです。普段はやらないとのことなので、彼には感謝しかありません。

LT

もはやLTの概念とは何かというほど、議論が活発なのもありLTも普通の発表並の時間となりました。

Jackさん

youtu.be

https://speakerdeck.com/rsakata/kaggle-meetup-number-4-lightning-talks

catboostやGBDTのカテゴリカル変数の扱いやtarget encoding (Likelihood encoding)の話です。GBDTを使う人は一度は見ておくべき内容です。

OsciiArtさん

youtu.be

https://www.slideshare.net/ssuser20fb43/kaggle-tokyo-meetup-4-lightning-talk-2018-data-science-bowl

DSB2018コンペの手法や2 stage制の闇について語って頂きました。Instance SegmentationのコンペはKaggleでDSB2018が初めてだったらしく手法についても今後押さえておくべき内容でした。

flowlightさん

youtu.be

https://www.slideshare.net/TakanoriHayashi3/talkingdata-adtracking-fraud-detection-challenge-1st-place-solution

TalkingDataコンペの覇者。以上説明不要！

というのは冗談ですが、動画内でかなり丁寧に手法を説明されているので、ご視聴をオススメします。

データサイズに対してnegative downsamplingと効率的に全列挙の特徴を作って試したことが勝因のようです。

懇親会

そのまま会場で、ビールとピザで懇親会をしました。

ドリンクとフードの手配もGoogle様が手配して頂き、インターン生の手伝いもあり、今までで一番運営していて疲れないmeetupになりました。コレに慣れると後が怖い。。。

飲んでる写真は取りそこねましたが、皆さん積極的に歓談しており自己紹介はなくても大丈夫だったとホッとしました。

さらに卓球などもおいてあり、一部の方は楽しまれていました。

最後に

今回は参加頂きありがとうございました！

非常に活発な議論でKaggleや仕事にすぐ生きる知見ばかりで開催して本当に良かったです。

当日の皆さんのツイートはこちらでも確認できます。

togetter.com

また、ご支援頂いたGoogle様ありがとうございました。

私も今回は司会に集中できて、つつがなく進行することができました。

個人的にはKaggle meetupはとても運営しやすい勉強会なので、留学してしまう予定ですが、今後も運営に関わって行ければと思います。

何か質問等あればTwitterかKaggler slackで気軽にお声掛けお願いします。