はじめに
「kaggleって何？」という人が、
- kaggleがなにかわかる（話が合わせられる）
- kaggleコンペに参加してみる（ノリ気になる）
ためのお手軽説明です(｀・ω・´)
Agenda
- kaggleとは？
- データ分析のトレンドの変化
- kaggleの仕組み
- なぜkaggleをやるの？
- やってみた(｀・ω・´)
1. kaggleとは？
世界最大の機械学習・データ分析のコンペを主催するプラットフォーム
つまり
データサイエンティストの世界最強を決める大会
kaggleの規模
- ユーザ数: 50万以上
- 国: 190カ国以上
らしい(｀・ω・´)
2. データ分析トレンドの変化
理論（theory）
↓
実践（practice）
昔
- 理解するのが大事（theory）
今
- 実践・役立つのが大事（practice）
実践を重視している具体例
- kaggle
- コンペ
- ノウハウの共有（コード・ディスカッション）
- データの共有・公開
- fast.ai
- deep learning for coders（開発者の深層学習）
- 理論より実践、SOA（state of art: 最先端）
AI社会による生活の向上
by Andrew Ng (AIや機械学習の有名な教授・教師)
I hope we can build an AI-powered society that gives everyone affordable healthcare, provides every child a personalized education, makes inexpensive self-driving cars available to all, and provides meaningful work for every man and woman. An AI-powered society that improves every person’s life.
3. kaggleの仕組み
大まかな流れ
- 主催者（企業など）がコンペを主催する
- データを準備
- 問題を定義する
- 参加者は様々な手法を使ってベストなモデルを構築し、予測を提出する => スコアやランキングが分かる
- 主催者は、精度が高い予測に賞金を払う
4. kaggleをなんでやるの？
参加者のメリット
- 様々なデータに触れられる（企業が実データを提供してくれる。レアい）
- 他の参加者から学べる
- 入賞すれば賞金 + 良い仕事をGET！
- 楽しい
ギャンブル感覚
主催者側のメリット
- 世界中のデータサイエンティストが問題解決の手法を試行錯誤してくれる
- ブランディング・PR
- データサイエンティストの採用
kaggle依存の副作用（kaggle is drug）
が、しかし
コンペが始まると仕事しなくなる人たち
5. 早速kaggleをやってみた(｀・ω・´)
1. コンペを選ぶ
最近始まったばかりのコンペ(｀・ω・´)
2. コンペの内容を読む
- 概要: 大まかに把握
- 評価指標: これが一番大事(｀・ω・´)
- 賞金: できればほしいよね
- 期限: 時間厳守
- データ: だいたいCSVファイル（BigQueryも）
3. 他の参加者から学ぶ
- コード（kernel）
- ディスカッション（discussion）
いろんな人がコードを載せてくれてるので助かる
see: Simple Exploration+Baseline - GA Customer Revenue | Kaggle
4. 他の参加者の方法を真似てみる
コードをパクってローカルPCで実行するだけの簡単なお仕事(｀・ω・´)
5. 助け合う <= New!
ちょうどライブラリのバージョンで上手く動作しなかったので、上手くいった方法を教え合う(｀・ω・´)
6. めんどくさいので人のコードをforkする
forkしたコードを実行するだけ(｀・ω・´)
実行中
7. 予測を提出する
8. スコアとランクを確認
689位（全1,031チーム）
ちーん(｀・ω・´)
結局言いたいのは
パクった後が勝負
まとめ
- kaggleはデータサイエンティストのNo.1を決める大会
- 理論より実践のトレンド
- とりあえず人のコードをパクって頑張る
- kaggleは沼(｀・ω・´)
参考資料
- Kaggle - Wikipedia
- What is Kaggle, Why I Participate, What is the Impact?
- fast.ai · Making neural nets uncool again
- deeplearning.ai: Announcing new Deep Learning courses on Coursera
おわり(｀・ω・´)
ようこそkaggle沼へ
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