教育

機械学習をやる人は参加しよう!プラットフォーム「Kaggle」とは

機械学習をやる人は参加しよう!プラットフォーム「Kaggle」とは

「機械学習を勉強したい」と思っている人いますよね。ITの進歩が目覚ましいので、IT関係の知識やスキルを習得したい人はたくさんいるでしょう。いろいろなITスキルを習得することができる中ではもちろん、機械学習も大事な分野の1つなので学習して将来に生かすことができます。

ただ、機械学習を行うためには必ず知っておかなければいけないこともあり、また勉強方法も効率の良い方法で行うことが必要です。そこで機械学習をするために最近では「Kaggle」というサイトを利用することもできます。

しかし「Kaggleとはどんなものなの?」「Kaggleのメリットやデメリットは何があるの?」と疑問を感じる人も多くいるでしょう。

それでは機械学習に必要なKaggleとはどのようなものなのか内容を徹底紹介していきます。

Kaggleとは

Kaggleとは

「Kaggleとは?」とKaggleについて疑問を感じる人もいますよね。

Kaggleは世界中の機械学習やデータサイエンスに携わっている約40万人の方が集まるコミュニティーです。
Kaggleは「カグル」と読まれており、企業や政府などの組織とデータ分析の機械エンジニアやデータサイエンティストをつなげるプラットフォームとなっています。

そしてKaggleはコンペを提供しており、最大の特徴となっています。企業や政府がコンペ形式で課題を提示するので、その課題に取り組み、最も精度の高い分析モデルは企業や政府が賞金を出して買い取りしてくれます。

Kaggleはクラウドファンディングに近いものと言えるでしょう。

Kaggleを使うために、必要な知識

Kaggleを使うために、必要な知識

Kaggleは企業や政府の課題をクリアすることが必要なので知識やスキルが必要です。そしてKaggleを利用するために必要な知識はPythonがあります。

Pythonはプログラミング言語の1つであり、プログラムを開発するために必要な知識。

Kaggleで提供されているコンペに参加するためには、プログラムを構築する必要があり、その構築をできるだけ簡単に行なっていくためにはPythonを利用するのが早いでしょう。

また、データ分析を行うときにもPythonがあれば効率よく行うことができるので、Kaggleを使用するなら、最低限覚えておきたいスキルです。

ただ、Pythonもプログラミング言語の1つなので習得するには時間がかかります。そのため、言語を全く覚えていないなら、先にPythonのコードなどを覚えるようにし、それからKaggleを利用するようにしましょう。

Kaggleでできること・メリット

Kaggleでできること・メリット

ところで、Kaggleを使用するならいろいろなメリットを得ることができます。

1つ目のメリットとしては自分が学んだことを実践できること。

AIに関わる機会がない仕事をしている人はAI学習をしていても実践機会がないので、実践で得られる経験をすることができません。

しかし、Kaggleであればコンペとして誰もが参加することができるので、自分の知識やスキルがどれくらいなのか確認することができ、コンペによる結果では機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指す扉が開かれることもあります。
また、Kaggleは無料でデータサイエンスについて学ぶことができます。

全く知識のない人でもデータサイエンスの基礎を学ぶことができるので、機械学習を始めたい人でもKaggleから知識を得ることが可能です。

Kaggleで学べることはPythonを使用したコーティングやモデリング、ディープラーニングなども。通常であれば費用を支払う必要がありますが、無料で学習できるので、初心者だけでなくAI(人工知能)の知識を持っている人でもおすすめです。
また、コミュニティなのでAIに関して情報交換をすることもでき、いろいろな情報を得て勉強することもできます。

サイトが海外なので英語を読む必要がありますが、Google翻訳などを利用すれば課題に取り組めるので心配はいりません。

Kaggleのコンペにはどんな種類があるのか

Kaggleのコンペにはどんな種類があるのか

Kaggleではコンペに参加することができますが、どんな種類があるのか知りたい人もおられるでしょう。

Kaggleのコンペは7種類のコンペに分かれており

  • Getting Started
  • Playground
  • Featured
  • Research
  • Recruitment
  • Annual
  • Limited Participation

があります。

Getting Startedは最も簡単なコンペであり、いつでも参加することが可能です。賞金はないのでコンペでスキルを発揮させるというよりは練習の場として利用する初心者向けのコンペです。
Playgroundは楽しむためのコンペであり、Getting Startedよりは難易度が高いですが、初心者向けのコンペです。賞金は出たり出なかったりします。
FeaturedはKaggleで一般的なコンペです。賞金も大きく1億円まで提供されることもあり機械エンジニアの方が申し込むコンペになっています。難しい内容が多いので初心者の方では参加は厳しいです。
ResearchもKaggleでは一般的なコンペとなっています。Featuredよりも実践的な問題設定が多く、知識が求められるコンペです。ただ、賞金は出ないので賞金目的のエンジニアは参加しません。
Recruitmentはコンペに参加して終了した後に履歴書を提出することができます。コンペに参加することで就職面接につながることがあるので、機械学習の仕事を探している人におすすめのコンペです。
Annualは毎年2回Kaggleが開くコンペです。恒例行事なので腕試しに挑戦することもできるコンペです。
Limited PartcipationはKaggleで称号を持つものだけで招待されるコンペです。称号がいるので実績が必要になり、上級者でも参加するのが難しいコンペです。

以上のようなコンペがあるので、自分に合ったコンペを選ぶようにしましょう。

Kaggleの登録方法

Kaggleの登録方法

それではKaggleに登録する方法を見ていきましょう。

Kaggleを利用するためには登録が必要です。アカウントを作成するようにしましょう。
アカウントはGoogleアカウントまたはFacebookを利用して登録することが可能。どちらも持っていないならEメールとパスワードを利用して登録することができます。GoogleアカウントやFacebookであれば自分のIDとパスワードを入力することで登録ができ簡単です。

Eメールの場合は登録情報を入力する必要があり、ユーザーネーム、表示名、アドレス、パスワードを入力します。内容を登録することができれば、Get Startedを押します。

Eメールアドレスあてにメールが届くので、それを開いたらアカウント登録は成功です。

アカウントを登録できたなら好きなコンペに参加してみましょう。

Kaggleのコンペで良い点をとるためのポイント

Kaggleのコンペで良い点をとるためのポイント

Kaggleのコンペに参加したなら良い点を取りたいはず。

Kaggleで良い点を取るポイントとしては問題文をじっくり読んで何を問われているのか理解することが大事です。コンペではこれまでの人がやってきたことを効率化するためAI(人工知能)を利用するものが多いので、業務内容をイメージしてみましょう。
また、データの分析をすることが最も大事です。トレーニングデータを見て、なぜこのような目的変数を求めるのか、また特徴量分析をしているpublicを見てヒントを得ることもできます。

Kaggleではプログラミングスキルも大事ですが、プログラミングよりも分析や問題解決能力のほうが大事なので、データをより効率化できることを考えて分析してみましょう。

 

エンジニアのイメージ

Kaggleの内容について紹介してきました。

Kaggleでは機械学習に関してコンペを提供しており、コンペに参加することで機械学習の内容を勉強することもできれば、賞金を得るチャンスもあります。コンペで賞金を得るには上級者向けなので初心者では難しい部分がありますが、コンペに参加して自分の腕試しや機械学習への理解を深めることができるのはお得です。

さらに、Kaggleは無料で登録することができるので、誰でも簡単に利用することができるため、機械学習の勉強をしたい人はKaggleを試してみることもおすすめです。

機械学習なのでプログラミングなどの最低限の知識やスキルは必要になってきますが、Kaggleを利用して知識の向上と自分のレベルの確認をしてみてください。

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