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機械学習・データサイエンスのコミニティーKaggleってなんや？

ぷもん

こんにちは！

ぷもんです。


今まで

アヤメのデータセットを使って教師あり学習の分類で
アヤメの品種を分類したり
（機械学習の分類でアヤメの品種を分類してみた！というマガジンにまとめています。無料なので教師あり学習の分類に興味のある方は読んでみてください。）

ボストンの不動産のデータセットを使って教師あり学習の回帰で
不動産の価格を予測したり
（ボストンの不動産のデータセットで機械学習の回帰をやってみた！というマガジンにまとめています。無料なので教師あり学習の回帰に興味のある方は読んでみてください。）

アヤメのデータセットを使った教師なし学習のクラスタ分析で
アヤメの品種を分類したり
（アヤメのデータセットを使った教師なし学習をやってみた！というマガジンにまとめています。無料なので教師なし学習に興味のある方は読んでみてください。）

強化学習で棒のバランスを取るゲームCartPoleを攻略したしました。
（棒のバランスゲームCartPoleを強化学習で攻略してみたというマガジンにまとめています。無料なので強化学習に興味のある方は読んで見てください。）

と教師あり学習の分類、回帰、教師なし学習のクラスタ分析、強化学習の
機械学習を幅広くやってきました。


でも、今までやってきたのは他の人が完成形を作ってくれているものを
写経しながら理解してきただけでした。
写経するだけでもプログラミングをほとんどしたことがなかった僕は
１行ごとに調べないといけなくてめっちゃ時間かかりましたが...。
そのおかげで結構プログラミングに慣れてきて
最初ほどのわけわからなさは脱出できた気がします。


個人的な目標は
「建築の設計で活かせるような人工知能を作ること」なのですが
（ぷもんは建築学生です。）
作り方はとっかかりすらまだ見つからないし
機械学習の分野でも仕事をすることができないレベルの知識しかありません。


今、自分は知識がちょっとあるだけのプログラミング初心者レベルで
このまま浅く広くやっていってもノウハウコレクターになって
機械学習の知識はあって機械学習全然知らん人には話せるけど
実践できないし何も作れないという残念な状態になってしまいます。

そうならないためにも一刻も早く
何か小さくてもプロダクトを作ってみたいと思うようになりました。

ただ、プロダクトの作り方がわからない...。


そこで見つけたのがKaggleです。

Kaggleってなんや？

Kaggleとは世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている人が集まるコミニティーです。
企業や政府などの組織とデータ分析のプロであるデータサイエンティスト/機械学習エンジニアを繋げるプラットフォームになっています。

Kaggleには機械学習初心者に嬉しい３つの機能があります。


①Competition

Competitionは企業や政府がコンペ形式で課題を提示して
賞金と引き換えに最も制度の高い分析モデルを買い取るという仕組みです。
日本のメルカリも出しているらしい！！

無料会員登録を行えば、初心者でも誰でも参加が可能です。

自分の成績は「 Leaderboard 」というボードへスコアと共に掲載されます。
自分が構築した予測モデル/データがどれくらい優れているのかの確認が可能です！

コンペで腕試しをしてみるのもいいですし
コンペの課題は世界中の機械学習を使う企業が求めている課題なので
機械学習を仕事にするにはどんな知識がいるのか
課題から知ることができます。


②Kernels

Kernelsでは、各データセットに対して他のユーザーが構築した予測モデルのコードや説明が公開されています。

個人的にはプログラミングの勉強は教科書で理論を勉強するのではなく
誰かのコードを１行ずつ調べながら理解していくのがいいと思っているので
Kernelsでガシガシコードを理解しながら専門性を高めてきたいと思います。


③Discussion

Discussionでは、世界中のデータサイエンティスト・機械学習実装者とのコミュニケーションも行えます。最新のモデリングの情報や、今までうまく行かなかったデータセットの処理方法など、最先端の現場の活きた知識／知恵を知ることができます。

今まではネットで検索して自分がやりたいことに近そうなことをしている
人のサイトのコードを調べて理解してきましたが
あわよくば先生みたいな人が見つかるといいなと考えています。


Kaggleをやっていく唯一の不安点が英語だということです。
機械学習も初心者なのに英語で説明されたものを理解できるのかよ！
と思うのですが
ここは機械学習の分野で使っている専門用語も英語でわかるようになれば
世界中で活躍できる機械学習エンジニアになれるという
スーパーポジティブ思考で頑張ろうと思います。


ということで次回からは
・Kernelsで先輩のコードを理解しながら
　あわよくば建築に活かせる、プロダクト作りに活かせる実装方法を探る
・Competitionの課題文で機械学習エンジニアには何が必要かを知る
　あわよくば挑戦して腕試しをしてみる
を目標にやっていきたいと思います。

理解する過程もnoteに書いていきます。
英語を翻訳＋初心者には難しい知識を捕捉して
後に続く人がやりやすいように書いていく予定なので
興味のある方、見逃したくない方はフォローしてみてください！


最後まで読んでいただきありがとうございました。

ぷもんでした！

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ぷもん
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