データ解析コンペ

研究室内でデータ解析コンペを行ない、データ解析に必要な前処理や機械学習の技術を磨いています。

対象は、研究室に所属する情報工学科のゼミ生(3年生)、卒研生(4年生)、情報工学専攻の大学院生までの全員です。

卒業研究のテーマだけだと、自分の研究テーマの対象となった技術には強くなるけどそれ以外のことは何もできないまま社会にでてしまうので、少なくともデータ解析の技術は一通り身につけてから社会に出ていき、データ解析ができるエンジニア(できれば機械学習エンジニアやデータ・サイエンティスト)として活躍してくれたらいいと思っています。

最初はDeepAnalytics(現在のSIGNATE)で授業用コンペを行い、SIGNATEになってからは練習用コンペに参加していましたが、現在はKaggleでプライベートなコンペを行なっています。

自分が試したテクニックや直面したトラブルなどをゼミで報告して共有し、前処理や機械学習のスキルを磨いています。

2019年度から新たにランキング制度を導入し、Webサイトで紹介することにしました。

1056Lab ランキング

#氏名学年合計ポイント称号
1.-吉田 拓倫M134166エキスパート
2.-近藤 巧麻B411055エキスパート
3.-伊藤 徳晃M112139
4.-瀬戸 要B400036
5.-蔦木 宏斗B420235
6.-小島 崇史B400131
7.-永縄 拓也B410030
8.-伊藤 茜B400118
9.-林 拓実B30019
9.-末武 大樹B30019
11.-鬼塚 青杜B30009
11.-石黒 成哉B30009
11.-村井 純希B30009
11.-大場 智晃B30009
11.-菅沼 杏亮B30009
11.-馬原 拓樹B30009
17.-木村 昂輝B40007

(第13回終了時)

ルール

各コンペの共通ルール
  • Don't cheat!(インチキするな)
  • Help each other!(お互いに助け合おう)
  • Have fun!(楽しもう)

予測結果の投稿は最大5回/日、投稿した複数の予測モデルの中から選べるのは2つまで。

Kaggle Notebookを使用し、コンペ終了後、最終スコアを獲得したNotebookを公開すること。

取り組み状況や結果をゼミで報告すること。

ランキング制度

各コンペの上位3名にメダル、上位5名にポイントが与えられ(第7回から)、合計ポイントによりランキングを作成します。

  • 1位:金メダル、10ポイント
  • 2位:銀メダル、8ポイント
  • 3位:銅メダル、6ポイント
  • 4位:4ポイント
  • 5位:2ポイント

ただし、スコア差が5%以内の場合、上位のポイントから1引いた値をポイントとします。

期限内に提出できなかった場合、4ポイントのペナルティを与えます。

また、終了後に最終スコアのNotebookを公開できなかった場合、失格として2ポイントのペナルティを与えます。

称号制度

またメダルと合計ポイントにより、称号を授与します。

  • グランドマスター (Grandmaster):金メダル5枚、かつ、200ポイント
  • マスター (Master):金メダル3枚、かつ、120ポイント
  • エキスパート (Expert):金メダル1枚、かつ、50ポイント

コンペ履歴

中部大学
生命健康科学部 臨床工学科
工学部 情報工学科
データ・マイニング研究室

アーカイブ