はじめに
JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019#2（E検定）受験にあたり勉強したことに「次はKaggleを通してテーブルデータの扱い方を学ぼうと思っています」と書きました。まだ一度もSubmitできていないですが、それまで何をしたかを書きます（自身の備忘録）。
Kaggleの勉強
- Kaggle入門 Porto Seguroコンペを見てKaggleに挑戦してみようと思いました。GCPの作成、コンペティションへの参加、Submitなど一通りを知ることができ、おすすめです
- Kaggleで勝つデータ分析の技術を読みました。エンコードやバリデーション、特徴量作成など、これまではあまり意識していないことを学べました
- How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglersはまだ1週目です（5週目まである）。Kagglerおすすめ動画なので見始めたのですが、Kaggleで勝つデータ分析の技術と共通することも多く、ひょっとするとKaggleで勝つデータ分析の技術の次は実践に移ってもいいのかもしれません
いざコンペティションに参加
Kaggleで勝つデータ分析の技術を読み終えたので、早速開催中のコンペティションに参加してみることにしました。タイタニックが有名なようですが、Kaggleで勝つデータ分析の技術に「実はタイタニックのデータセットはあまり機械学習の初心者向けではありません」と書かれていたので、それならばいきなり実践に挑戦してしまえと思ったからです。
ところが・・・
OverviesやRulesを読み終えて、早速参考になるKernelを見てみようと思ったのですが・・・。ブラウザが固まる＞＜
PCのスペックが低い（少なくともメモリが不足している）のが原因だと思います。なので、PCを買い替えるか、メモリを追加するか検討することに。ちなみに学習自体はGCPかGoogle ColabかKaggleのKernelを利用するつもりでいるので、PCではブラウザが快適に使えれば問題ありません。
今使っているノートPC
- Let's note CF-S10CU9DS：去年中古で買った、おそらく2011年に出たもの
- CPU：Core i5-2520M @ 2.50GHz（2コア）
- メモリ：4GB
- ストレージ：SSD 128GB
検討結果
IdeaPad S540 (15)にかなり心奪われましたが、今回はこちらのメモリを追加することにしました。メモリを選ぶ際にはパソコンを開けずにメモリスロットの空きと対応メモリの規格と種類を調べる方法を参考にさせて頂きました。
メモリ追加の手順
メモリ追加の手順はこちらを参考にさせて頂きました。こちらに書かれていますが、メモリを結構しっかりと差し込む必要がありました。初回は差し込みが浅くPCにメモリが認識されず焦りましたが、2回目にしっかりと差し込むことでちゃんと認識されました。
メモリ追加後
FirefoxでKernelを動かしていますが、さくさく動きます。メモリは1GBくらい消費しています。ちなみに普段使っているChromeでは相変わらず固まってしまいました。おそらくChromeのタブを30個くらい開いているからですね・・・。
最後に
ノートPCでは学習しないのでスペック低くていいだろうと選んだのがよくなかったですね。4GBのPCでKaggleやろうとする方はそう多くはいないとは思いますが、参考になれば幸いです。次はSubmitしてみたいと思います。