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Kaggle Learner

Kaggle コンペティションの優勝ソリューションから知見を抽出し、活用します。このスキルを使うと、Kaggle のトップ競技者による手法、コードパターン、ベストプラクティスを集めた、継続的に更新されるナレッジベースを利用できます。

概要

Kaggle コンペティションは、実践的な機械学習の最前線です。優勝ソリューションでは、斬新な手法、巧みな特徴量エンジニアリング、最適化されたパイプラインが生み出されることがよくあります。このスキルは、そうした知見を集め、プロジェクトで活用できるようにします。

使用する場面

次のような場合にこのスキルを使用します：

• Kaggle コンペティションに向けて学習する
• 特定の分野（NLP、CV など）で実績のある手法を探す
• 一般的な ML タスク向けのコードテンプレートが必要
• コンペティションの優勝者から学びたい

ナレッジのカテゴリ

カテゴリ	対象	ディレクトリ
NLP	テキスト分類、NER、翻訳、LLM アプリケーション	references/knowledge/nlp/
CV	画像分類、物体検出、セグメンテーション、生成	references/knowledge/cv/
時系列	予測、異常検知、シーケンスモデリング	references/knowledge/time-series/
テーブルデータ	特徴量エンジニアリング、従来型 ML、構造化データ	references/knowledge/tabular/
マルチモーダル	クロスモーダルタスク、視覚言語モデル	references/knowledge/multimodal/

ファイル構成：各コンペティションは独立した Markdown ファイルにまとめられ、ドメインごとに該当するディレクトリに分類されます。

例：

• time-series/birdclef-plus-2025.md
• nlp/aimo-2-2025.md

クイックリファレンス

コンペティションから学ぶには：

1. Kaggle コンペティションの URL を提示します
2. kaggle-miner エージェントが優勝ソリューションを抽出します
3. 知見が該当するカテゴリに自動的に追加されます
4. 上位ソリューションの詳細な技術分析 (Front-runner Detailed Technical Analysis) が自動的に含まれます

既存の知見を参照するには：

• 関連するドメインのディレクトリを参照します：references/knowledge/[domain]/
• 各コンペティションの独立したファイルには、次の内容が含まれます：
  • Competition Brief（コンペティションの概要）
  • 上位ソリューションの詳細な技術分析（上位ソリューションの詳細な技術分析）⭐
  • Code Templates（コードテンプレート）
  • Best Practices（ベストプラクティス）

自己進化

kaggle-miner エージェントが新しいコンペティションを処理すると、このスキルはナレッジベースを自動的に更新します。使うほど、より賢くなります。

知識抽出の基準

Kaggle コンペティションから知識を抽出するたびに、次の標準セクションを必ず含めてください：

必須内容のチェックリスト

セクション	説明	必須
Competition Brief	コンペティションの背景、タスクの説明、データ規模、評価指標	✅ 必須
Original Summaries	上位ソリューションの簡単な概要	✅ 必須
上位ソリューションの詳細な技術分析	上位 20 ソリューションの中核となる手法と実装の詳細	✅ 必須 ⭐
Code Templates	再利用可能なコードテンプレート	✅ 必須
Best Practices	ベストプラクティスとよくある落とし穴	✅ 必須
Metadata	データソースのタグと日付	✅ 必須

上位ソリューションの詳細な技術分析の形式

各上位ソリューションには、次の内容を含めます：

• 順位とチーム／作者
• 中核となる手法の一覧（重要な技術ポイント 3～6 件）
• 実装の詳細（具体的なパラメーター、設定、データ）

形式の例：

**排名 Place - 核心技术名称 (作者)**

核心技巧：
- **技巧1**: 简短说明
- **技巧2**: 简短说明

实现细节：
- 具体参数、模型、配置
- 数据和实验结果

より多くの上位参加者による革新的な手法を得るため、上位 20 ソリューションを網羅することを推奨します

追加リソース

ナレッジディレクトリ

• references/knowledge/nlp/ - NLP コンペティションの手法
• references/knowledge/cv/ - コンピュータービジョンの手法
• references/knowledge/time-series/ - 時系列の手法
• references/knowledge/tabular/ - テーブルデータの手法
• references/knowledge/multimodal/ - マルチモーダルのソリューション

コンペティションの例

• BirdCLEF+ 2025 (time-series/birdclef-plus-2025.md) - 上位 14 ソリューションの詳細な技術分析をすべて収録
• BirdCLEF 2024 (time-series/birdclef-2024.md) - 上位 3 ソリューションの詳細な技術分析を収録
• AIMO-2 (nlp/aimo-2-2025.md) - 上位 12 件以上のソリューションの技術的なまとめを収録