メダルを取りたい人必見！Kaggleおすすめ本：厳選5選

皆様の中には

と考えている方もおられると思います。

本記事ではそのような方に向けて、Kaggleおすすめ本：厳選5選を紹介します。

ぜひこの機会にチェックしてみてメダル取得を目指しましょう！

おすすめ本① PythonではじめるKaggleスタートブック

日本のKagglerの中で著名なカレーちゃんさんとu++さんの共著です。

アカウントの作り方や、コンペでのサブミッションのやり方などの基本的なところからスタートしています。また、探索的データ分析（EDA）、特徴量生成、モデル（LightGBM）の学習・推論、Cross Validation（交差検証）、アンサンブルなど、コンペの流れを一通りつかむことができます。

文章も読みやすく、Kaggleの入門書としてはうってつけの本だと思います。

おすすめ本② Kaggleで勝つ データ分析の技術

本書は、コンペの種類や評価指標、特徴量の作成、モデルの作成、モデルの評価、モデルのチューニング、アンサンブルといったテーマを十分過ぎるほど深ぼって説明しています。

この一冊の内容を十分に理解するとコンペの上位に食い込める気がします。もちろん、必要な時に必要な箇所を見る参考書的に使うこともできます。

2019年出版ですが、本書の内容は今でも十分に通用すると思います。

Kaggleで本気でメダルを取りたい方には必見の本だと思います。

おすすめ本③ Kaggle Grandmasterに学ぶ機械学習実践アプローチ

本書は、コンペティション、データセット、ノートブック、ディスカッションの各カテゴリでGrandmasterになったAbhishek Thakurさんの著書を、u++さんが翻訳されたものです。

交差検証、評価指標、特徴量エンジニアリングなどの基本的なことから始まり、画像分類・セグメンテーション、テキストの分類・回帰など各タスクに対するアプローチも紹介されています。

本書の特徴としてコード例が非常に豊富で、実践的な内容になっています。

Grandmasterの方がどのようなコードを書いているのか、プロジェクト構成（ディレクトリ、ファイル構成）をどうしているかなど学ぶことは多々あります。

おすすめ本④ Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意

本書では、大きく分けて、画像分類、画像検索、テキスト分類の3つのトピックを、それぞれの分野の専門家が説明しています。本書に書いてあるコード例は実践的な印象です。

画像検索における距離学習や、テキスト分類でグラフ構造を用いる手法（PythonのライブラリNetworkXを使う方法）など、他の書籍には書かれていないアプローチも紹介されています。

また、コンペで行き詰まったら何をするかや、論文はどうやって調べるかなども書かれており、参考になる部分があるかと思います。

おすすめ本⑤ The Kaggle Book

本書ではタスクと指標、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化、アンサンブル、コンピュータビジョンのモデリング、自然言語処理のモデリングなどのトピックが扱われています。

本書の一番の特徴は何といっても歴代のGrandmaster、masterの方々計31名のインタビュー記事があることです。インタビューでは以下の内容などについて言及されています。

• Kaggleコンペティションにはどのように取り組んでいますか？
• 過去に参加したコンペティションで特に難しかったものを教えてください。そのタスクに取り組むためにどのような知見を使ったのでしょうか？
• 経験の浅いKagglerが見落としがちなものはなんでしょうか？今だからわかる、Kaggleを始めたときに知っておきたかったことは何でしょうか？
• 過去のコンペティションでどのような失敗をしましたか？
• 等々

本書は決して安くはないですが、インタビュー記事だけでも購入する価値はあると思います。

Kaggleのおすすめ本｜まとめ

本記事ではKaggleのおすすめ本を紹介してきました。

今回紹介した書籍はどれも良書なので、ぜひ手に取って読んでみることをおすすめいたします。

本記事が皆様がKaggleに取り組む上で参考になれば幸いです。