目指せメダリスト！Kaggle実験管理術 着実にコンペで成果を出すためのノウハウ ダウンロード｜翔泳社の本
  1. ホーム >
  2. 書籍 >
  3. 目指せメダリスト！Kaggle実験管理術 着実にコンペで成果を出すためのノウハウ >
  4. ダウンロード

目指せメダリスト！Kaggle実験管理術 着実にコンペで成果を出すためのノウハウ

  • 本文サンプルファイル［263KB］

    ===============================================
    付属データをお使いになる前にお読みください
    ===============================================

    ●付属データについて
    付属データには『目指せメダリスト！Kaggle実験管理術 着実にコンペで成果を出すためのノウハウ』（ISBN9784798187457）の本文で解説したChapter1、Chapter2、Chapter4、Chapter5で掲載したサンプル（一部）を用意しています。

    ●本書のサンプルの動作環境
    本書は以下の環境を基に解説しています。Kaggle Notebooksを基本としていますが、Chapter1の一部はローカル環境に関わる内容もあるため、ローカルの環境も記載しています。
    ・ローカル(Mac)：Notebook
    Python 3.10.0
    NumPy 1.26.4
    PyTorch 2.2.2
    WandB 0.19.1
    XGBoost 2.0.3
    LightGBM 4.5.0
    scikit-learn 1.4.1.post
    pandas 2.2.1

    ・Kaggle Notebooks
    Python 3.10.12
    NumPy 1.26.4
    PyTorch 2.4.1+cu121
    WandB 0.19.1
    XGBoost 2.0.3
    Transformers 4.44.2
    Ultralytics 8.2.79
    LightGBM 4.5.0
    scikit-learn 1.2.2
    pandas 2.1.4

    ●サンプルデータの一覧
    　サンプルデータのフォルダとファイル構成は次の通りです。zipファイルを解凍して利用してください。

    kaggle_jikkenkanri.zip
    　　+--ch01-seed.ipynb【リスト1.16～1.17のサンプル】
    　　+--ch02-lightgbm-wandb.ipynb【リスト2.5～2.19のサンプル】
    　　+--ch02-pytorch-deep-learning-wandb.ipynb【リスト2.20～2.32のサンプル】
    　　+--ch02-tensorboard.ipynb【リスト2.39のサンプル】
    　　+--ch02-callback-tensorboard.ipynb【リスト2.40のサンプル】
    　　+--ch04-exp001.ipynb【リスト4.1～4.2のサンプル】
    　　+--ch04-exp002.ipynb【リスト4.3のサンプルのサンプル】
    　　+--ch04-wandb-table.ipynb【リスト4.4～4.6のサンプル】
    　　+--ch05-fold.ipynb【リスト5.1～5.2のサンプル】
    　　+--ch05-groupkfold.ipynb【リスト5.3のサンプル】
    　　+--ch05-submission.ipynb【リスト5.4のサンプル】
    　　+--fold_0_groupkfold.yaml【リスト5.3のサンプル「ch05-groupkfold.ipynb」で利用するYAMLファイル】
    　　+--README.txt【READMEファイル】