仕事で機械学習使ってるけど実務だと
ドメイン知識とEDAと特徴量エンジニアリングが一番重要でモデルの選択や実装は道具でしかない
可能なら古典的な統計モデル使って解釈性高い方が求められてkaggleのようなLBの上下で一喜一憂はあんま意味がない