Digit Recognizer Overview

Digit Recognizer

Description

• computer vision 初心者の導入にいい
• 手書き画像は分類アルゴリズムのベンチマークとして古典的なもの
• このコンペの目的は数万の手書き画像データセットを識別すること
• 回帰からニューラルネットワークまでをカバーしたチュートリアルを用意されている
• 様々なアルゴリズムを実験できる
• 身につくスキル
  • ニューラルネットワークの基本
  • サポートベクターマシン・k 近傍法などの分類法
• よりデータセットの詳細を知りたければここに

Evaluation

• 一桁の数の手書き画像を識別
• 各 ImageId に解答 label を記載
• メトリック
  • 解答の正確性
• 解答フォーマット

ImageId,Label
1,0
2,0
3,0
etc.

Tutorial

• Kaggle Kernels はブラウザ内計算環境
• Kernels には多くのライブラリやパッケージが preload されている
• R と Python が利用可能
• ファイルの提出と競技データの探索ができる
  • 新しいスクリプト or notebook の作成
  • 他の kernel の fork
• 競技を始めるのに最適な kernel をいくつか選んだ
  • Python
    • A beginner’s approach to classification
      • scikit-learn’s SVM
    • Deep neural network the Keras way
      • standardization と One-Hot を含む前処理をカバー
      • Keras を使ったニューラルネットワーク
      • Inspired by Jeremy Howard’s fast.ai deep learning MOOC
    • Simple deep MLP with Keras
      • Keras を 使った MLP の実装
      • Francois Chollet (Keras の作成者) から Keras を学べる
    • An introduction to dimensionality reduction
      • Dimensionality Reduction テクニックの PCA, LDA, t-SNE の比較と紹介
      • Plotly の使用
• Follow TensorFlow's Python tutorial