画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！
もくじ情報：第１章　機械学習コンテストの基礎知識（機械学習コンテストのおおまかな流れ；機械学習コンテストの歴史　ほか）；第２章　探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上（探索的データ分析；モデルの作成　ほか）；第３章　画像分類入門（畳み込みニューラルネットワークの基礎；コンテスト「Ｄｏｇｓ　ｖｓ．Ｃａｔｓ　Ｒｅｄｕｘ」の紹介　ほか）；第４章　画像検索入門（画像検索タスク；学習済みモデルを使ったベースライン手法　ほか）；第５章　テキスト分類入門（Ｑｕｏｒａ　Ｑｕｅｓｔｉｏｎ　Ｐａｉｒｓ；特徴量ベースのモデル　ほか）

小嵜　耕平(オザキ　コウヘイ)
２０１４年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程を単位認定退学。保険・金融・広告をはじめとしたさまざまな事業領域でデータ分析や研究開発などの業務を経験。チームで参加したＫＤＤ　Ｃｕｐ　２０１５の優勝を皮切りに数々のコンテストで活躍した。Ｋａｇｇｌｅではユーザーランク最高４位。最初のＫａｇｇｌｅ　Ｇｒａｎｄｍａｓｔｅｒのうちの一人