Kaggleで何ができるのか、どう始めればいいかをまとめました。
Kaggle：https://www.kaggle.com/
#はじめに
世間でAIや機械学習、ディープラーニングが流行っていて、何か勉強してみようかなと思いつつサボっていました。最近は家で暇しているので、噂のKaggleに登録してみました。調べたことを主観でざっくりまとめます。
#Kaggleとは
Kaggleは、データサイエンス・機械学習のコミュニティーサイトで、世界の40万人企業や公共団体がデータ分析の課題をコンペとして賞金付きで登録しており、ユーザーが分析手法を競い合う場になっています。Googleが親会社。
###特徴
- 機械学習について手軽に情報交換できる。ソースコードも見れる。
- Jupyter Notebookが用意されている。
- 解説サイトや参考になる書籍が豊富。
- 腕試しができるのでモチベーションにつながる。
- 全部英語。苦手な人は自動翻訳や日本語の解説サイトを活用しましょう。
#こんな人におすすめ？
- 機械学習に興味があるけど何から始めればいいか分からない人
- 簡単なプログラムは書けるけど作りたいものがない人
- 暇で何か自己学習しようとしているSEや学生
#進め方
- サイトに登録。Googleアカウントで簡単に登録できます。
- チュートリアルに取り組む。（下記参照）
- 好きなコンペを探して挑戦
#チュートリアル
「Titanic」という練習問題がチュートリアルとして用意されています。
https://www.kaggle.com/c/titanic/overview
#もっと知りたい方
以下の記事が分かりやすいです。
Kaggle事始め
コンペの進め方が簡潔にまとめられています。
データサイエンティストを目指して勉強するなら、Kaggleからはじめよう
データサイエンスの学び方を中心に説明されています。
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～
コンペの進め方から実際のソースの書き方、機械学習の基本まで細かく書かれています。