これはAIを利用しようとした愚かな人間がむしろ悟られる道筋を記録したドキュメンタリです。
序
私は業務の都合で最近データ分析の仕事が増え、ついでに加入してほとんど活動してなかったKaggleで、これから少し活発に活動してみようかと思っているところです。
こんな私でもコンペなんかに手を出してみようかと思ってます。個人的にはJupytor notebookやGoogle Colabで趣味レベルのデータ分析はやってみましたが、流石のKaggleはメンバーのレベルも異次元と言っていいくらい高く、メダルへのグロースハックもできそうではなかったです。
人間というのはピンチになった時こそ知恵を発揮する生き物。そうだ。グランドマスターのテンプレートでも参考になれたら、早道が見れるかもしれないと、思いがつきました。
しかし、グランドマスターのテンプレートとは、伝説の聖剣みたいに、そんな簡単に得られるものではありません。検索にも出ないし、Kaggle内部で見ても、これだというものがないです。周りにグランドマスターがいるわけでもありません。
そんな僕はある日、FacebookでChatGPT3の記事を見たことを思い出しました。そうだ。僕は天才かもしれない。Googleより賢く答えてくれるあいつが、検索では見つけられない宝物をさっと教えてくれるかもしれないと、思いました。
本
ChatGPT3へアクセス。挨拶はさておき、早速急用を尋ねてみましょう。
まずはKaggleのグランドマスターが使っているテンプレートをくれと、尋ねてみました。
もちろん、グランドマスターが使用する可能性のある Kaggle コンペティション テンプレートの概要は次のとおりです。
君は、やはり気が利くね。わるいわるい。で、続きは？
問題を定義する: まず、問題の説明とコンテストの評価指標を理解することから始めます。 ターゲット変数とは何か、入力データがどのように見えるかを必ず理解してください。
探索的データ分析 (EDA): EDA を実行して、データの理解を深めます。 パターン、欠損値、外れ値、その他の異常を探します。 ビジュアライゼーションを作成して、データをよりよく理解できるようにします。
データの前処理: モデリングのためにデータをクリーンアップして準備します。 これには、欠損値の処理、データのスケーリングまたは正規化、機能エンジニアリングによる新しい機能の作成が含まれる場合があります。
モデリング: 前処理されたデータを使用してモデルを選択し、トレーニングします。 いくつかの異なるモデルを試して、交差検証を使用してパフォーマンスを比較することができます。
モデルの評価: 競合の評価指標を使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。 モデルのパフォーマンスに満足できない場合は、手順 3 に戻り、別の前処理手法またはモデリング アプローチを試してください。
モデルの微調整: モデルを微調整してパフォーマンスを向上させます。 これには、モデルのハイパーパラメータの調整、機能の追加または削除、または複数のモデルのアンサンブルが含まれる場合があります。
テストセットで予測を行う: 最終モデルを使用して、Kaggle が提供するテスト セットで予測を行います。
予測を送信する: 予測を Kaggle に送信し、モデルが他の競合他社とどのように比較されるかを確認します。
これは単なる一般的なテンプレートであり、使用する具体的な手順と手法は、問題とデータの性質によって異なることに注意してください。
うん。。確かにいいこと言ってるな。だが、なんか誤解があったようだ。それもそのはず。今日初対面なんで、照れてるかもしれないですね。
聞き方が間違ってた、ごめん。Pythonコードでくれと尋ねてみました。
これは、グランドマスターが使っているかもしれないPython を使用した Kaggle コンテストのテンプレートです。
[1]. 必要なライブラリをインポートします。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
[2]. データをロードします。
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')
[3]. 問題と評価指標を定義します。
X = train_df.drop(['target'], axis=1)
y = train_df['target']
def metric(y_true, y_pred):
return accuracy_score(y_true, y_pred)
[4]. 探索的データ分析 (EDA)を実施します。
sns.countplot(y)
plt.show()
sns.heatmap(train_df.corr())
plt.show()
[5]. データの前処理をします。
X.fillna(X.mean(), inplace=True)
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
[6]. モデリングします。
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_val)
print(metric(y_val, y_pred))
print(confusion_matrix(y_val, y_pred))
[7]. モデルの微調整を行います。
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, min_samples_split=2)
model.fit(X_train, y_train)
[8]. テスト セットで予測を行います。
test_df.fillna(test_df.mean(), inplace=True)
X_test = test_df.drop(['id'], axis=1)
X_test = scaler.transform(X_test)
y_test_pred = model.predict(X_test)
[9]. 提出ファイルを準備します。
submission =
なぜだ。特に変わったことはないじゃないか。むしろ平凡にまで見える。Kaggleに入ってまもないくせに生意気なことを聞いているのかと、多分僕は怒られています。やはり挨拶はちゃんと交えたほうがよかったかもしれないです。
ちょっと待って。では交差検証のため、「グランドマスター」を抜いて聞いてみましょう。
しかし。。
衝撃。ほとんど同じじゃないか。ちょっとこれは是非をはっきりしたいじゃないか。同じ答えを出したなら、さ、これも答えてくれよ。
グランドマスターのテンプレートとそうでないテンプレートは何が違うんですか？
グランドマスターのテンプレートと通常の Kaggle コンペティションのテンプレートに明確な違いはありません。 どちらのテンプレートも同様のプロセスに従います。これには、問題の定義、探索的データ分析 (EDA) の実行、データの前処理、モデルの選択とトレーニング、モデルの評価、およびテスト セットでの予測が含まれます。
ただし、Grandmaster のテンプレートには、複数のモデルのアンサンブル、より高度な機能エンジニアリング手法の使用、モデルの大幅な微調整など、より高度な手法とアプローチが組み込まれている場合があります。 >また、グランドマスターはデータと問題をより深く理解している可能性が高く、モデリング プロセスについてより多くの情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
最終的に、Kaggle コンペティションでのテンプレートの成功は、特定の問題とデータ、およびテンプレートを使用する人のスキルと専門知識に依存します。
なるほど。これは愚問に賢答ですね。
要は、グランドマスターの方は問題を見る視点と、結果を出すまでの手際が違うとのことです。
わかりました。私は大変勘違いしていたようです。そして、世界のグランドマスターの方々、すみませんでした。
最後に、素直な質問をします。どうしたらグランドマスターになれますか？
Kaggle グランドマスターになるには、Kaggle コンテストで一貫して好成績を収め、Kaggle コミュニティで上位にランクインする必要があります。 グランドマスターになる可能性を高めるためのいくつかの手順を次に示します。
スキルを練習して向上させる: できるだけ多くの Kaggle コンテストに参加し、それぞれから学ぼうとします。 他の人のカーネルを読み、彼らのアプローチを理解しようとします。 実際のデータセットでコーディングとデータ操作を練習します。
最新の技術を入手する: Kaggle のブログ、フォーラム、およびソーシャル メディア チャネルをフォローして、最新の機械学習およびデータ サイエンス技術に関する情報を入手してください。 オンラインのミートアップやカンファレンスに参加して、その分野の専門家から学びましょう。
強力なポートフォリオを構築する: Kaggle コンペティションに参加して、スキルと成果を示す強力なポートフォリオを構築します。 これにより、潜在的な雇用主や採用担当者にアピールできます。
他の Kaggle ユーザーとのネットワークとコラボレーション: 他の Kaggle ユーザーとのコラボレーションは、彼らの専門知識と経験から学ぶのに役立ちます。 Kaggle チームに参加するか、Kaggle コミュニティに参加して、志を同じくする他の個人とつながりましょう。
一貫性と粘り強さを保つ: グランドマスターになるには時間と労力がかかります。 すぐにランクに到達しなくても、練習、学習、Kaggle コンテストへの参加を続けてください。 努力と決意があれば、スキルを向上させ、グランドマスターになるという目標を達成できます。
結
王道はないのか。基本に充実した真面目な日々の勉強。基本を忘れず寄り道と妥協しない。その経験を経て、課題を正しく、完璧に解決しようとする姿勢こそが、グランドマスターへの正道かもしれないです。
近い未来、私が参加したコンペで、採点するAIが私との会話を覚えてほしいです。