皆さんデータサイエンスしてますか?

機械学習の本読んだけど、MNISTやIrisデータの解析も飽きてきた(ディスっているわけではない)のであれば、実際の企業や団体が公開しているデータに触れることができるデータサイエンスコンペティションサイトのKaggleに挑戦してみましょう。

今回は、日本語対応しておらず少しハードルの高いKaggleのコンペティションに参加できるように、よく出てくる単語とかを説明していきます。

重要なKaggle用語

Kernels

Kaggleで公開されているデータに対して、統計処理を行った結果や予測結果が公開されている。一流のプロが解析しているKernel等も見ることができ、評価の高いKernelのコードを写経するだけでも価値があると思う。

Competitions

企業が賞金を出したりして、参加者がより良い予測ができるモデルを作って競い合います。上部メニューのCompetitionsで飛ぶと一覧で出てきます。Activeというのが現在開催中のもので、最近(2017年12月)だと、メルカリが値段予測問題でコンペティションを開催しています

Datasets

企業等が公開しているデータ。コンペティションではないので他のユーザーとは競わないですが、他のデータサイエンティストが公開しているKernelも見ることができるので、色々と参考になる。

Kaggleをどう利用したらいいのか?

登録してみたものの、何をすればいいのか迷いますよね。これについては、KaggleのCTOが Quora という Q&Aサイト(実名版のヤフー知恵袋のようなもの)で回答した内容だと機械学習やAIを学ぶには次のようにKaggleを使っていくと良いそうです。(あまり英語得意じゃないので勝手な解釈になってるかもしれませんが間違ってたらコメントで指摘してください)

1. 興味のある問題を選ぶ

好きなものこそ上手なれという言葉もあるように、まず自分の興味ある分野のDatasetsを探してみましょう。画像を解析する問題や、株価を予測する問題が色々あります。Kaggleだとチュートリアル的な問題として、タイタニックの生存者予測家の値段予想があります。

2. 一回愚直に問題を解いてみる

あれこれ、アルゴリズムを考えたりしてドツボにはまるのであれば、一度愚直に、簡単な方法で解いてみましょう。例えば性別の情報が入っているなら、性別だけで一回予測してみて答えを出してみたりすると、精度は悪いですが回答できるようになります。

3. 最初のモデルを改善していく

一度回答は出せたので、今度はその回答の精度を上げてみます。先程の例ですと、性別の他に年齢を加えてみたり、使ったアルゴリズムの変数を調整して、どうすれば良い結果が得られるか色々試してみます。

4. 自分の解法を公開する

ある程度、良い結果がでたら、Kernelを公開してみましょう。フィードバックを得られて学びになったり、高評価を得てKaggleのプロフィールの見栄えがよくなるかもしれません(就職・転職の際に使えそうですね)。日本語でフィードバックが欲しいならQiitaなどで公開しても良さそうですね。

5. 1~4を繰り返す

他の問題でも同じように解いてKernelを公開したり、他人のKernelを読んで勉強して色々な問題に対応できるようにしていきましょう。

6. Competitionに参加してみる

実力を付けたらCompetitionに挑戦してみましょう。(別に参加は無料なのでいきなりCompetitionに参加しても大丈夫です)

チーム機能もあったりするので、一緒にデータサイエンスを学んでいる人と協力して挑戦するのも良さそうです。

7. プロを目指して機械学習を実践していく

ある程度、Competitionに慣れてきたら、実際に自分の仕事で機械学習を実践してみたり、転職などで使える環境に挑戦してみましょう。ここまでくると最新の論文を読んだり、良いコードの書き方を意識しだしたりするようです。(ちなみに私はまだこのレベルまで達してないです。)

あとは、自分が将来進む道(アカデミックな分野かAIエンジニアかデータサイエンティストなのか)も決めて専門性を高めていく必要があるみたいです。(なんか、ゲームの2次職みたいですね)

8. 他の人に教えてみる

ここまできたら、実際に他の人にも教えてみましょう。

勉強会で発表したり、ブログや本を書いたり、アウトプットする方法は色々あると思います。他人に説明することで、自分のなかであやふやな部分とかも気づけたりするので大事ですね。

Kaggleで目指すもの

KaggleではCompetitionで上位に入賞したり、高評価のKernelを作ったりすると、メダルがもらえて、そのメダルの種類と枚数によってランクが上がって行きます。最終的にはグランドマスターという称号が用意されているので、それを目指してみるのもいいですね。

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普段は田中TOMという名前でKaggleのコンペに挑戦するYoutube動画あげています。一緒にKaggleでプロフェッショナルの証であるMasterランクを手に入れましょう。

めざせKaggleMaster - YouTube