AtCoderとKaggleの一年の振り返り

AtCoderはレーティングが166から398になりました。
1年以上ブランクがありましたが、今年の10月から勤務時間が変わったことでコンテストに参加できるようになりました。

まずはAtCoder Beginner ContestでABC3完を安定して解けるようにしたいです。

現在やっていることとしてはAtCoder ProblemsのRecommendation機能から問題を解いていき、
「アルゴリズム実技検定 公式テキスト［エントリー～中級編］」
https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=120229
やアルゴ式
https://algo-method.com/
でアルゴリズムについて学習しています。
また、『「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』
https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12521-9
を購入したのでこちらも本日からやっていきます。

AtCoder Regular Contestに二度出ていますが、問題の傾向の違いや時間の都合から今後はAtCoder Beginner Contestに絞って参加していく予定です。

Kaggleについては銀メダル2、銅メダル1という結果でした。

Jane Street Market Predictionについては、少なくとも私に関してはただ運が良かっただけでした。
Coleridge Initiative - Show US the Dataについては、string matchingでスコアを上げました。
Cassava Leaf Disease Classificationについては、ラベルノイズがあったため一度ノイズのあるデータで学習してリラベリングしたデータで再度学習しました。

以上のように特別な工夫は一切しておらず、個人的には納得のいく取り組みができませんでした。

良かった点としては2019 Data Science Bowlの3位のTransformerを使った解法
https://github.com/lime-robot/dsb2019
について今更ながらコードを動かしながら少し理解できたことくらいです。

私の実力では当然ですがコンペティションに参加するなら少なくとも2～3ヶ月は費やさなければある程度の結果は出ないため、来年は1つのコンペにしっかりと時間を掛けて取り組みたいです。

また、データサイエンス系の書籍で未読のものが多数あるため1～3月で消化していきたいです。