機械学習プログラミングを学んだら実データが豊富なKaggleに挑戦するべき!

この記事を読むとわかること

  1. 機械学習プログラミングを勉強したあとの行動が分かる
  2. Kaggleは初心者にも優しいことが分かる
  3. Kaggleのコンペに参加して賞金をゲットできることがわかる
  4. Kaggleは、転職やフリーランスの仕事受注にも役立つことがわかる。

Udemy(※)や本で機械学習プログラミングを学んだ後、なにを機械学習させるか、そのためのデータをどのように集めるのか課題になってきます。

自然言語処理ならばスクレイピングなどでネットからデータを集める、数値データならば統計情報をいろんなサイトから集める(もしくは誰かに入力してもらう)など方法があります。いずれも、データを集めるのが手間だったりします。その結果、挫折することも少なくありません。

その解決手段が、このあと紹介するKaggleです。

※Udemyとは:

Udemyとは、オンライン学習システムです。Pythonを使った機械学習プログラミングの講座など豊富です。

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習

Kaggleとは

世界中のデータサイエンティスト・機械学習が集まるコミュニティーサイトです。

Kaggleをやるメリット

機械学習に必要なデータが用意されている

Kaggleには、企業や政府が、こんなモデルをつくってくれと、コンペ形式で依頼が入ります。そのさいに機械学習に必要なデータが提供されるのです。

Kaggleの作業画面。右の赤枠の部分が実際に使えるデータ(CSVファイル)

Kaggleの作業画面。この画面ではTaitanicというコンペに参加している。

右の赤枠部分が、実際に使っているデータ(CSVファイル)です。

コンペは、誰でも参加することができます。コンペに参加すると依頼元の企業(政府)が業務で得たデータを提供されるため、そのデータ使ってこれまで学んできた機械学習の知識を発揮できるのです。

自分で学習する範囲では、欠損などない綺麗なデータを使って学習するのでデータの質を考えなくて良かったのですが、実データになると欠損があったりと、データをどのように使って良いか悩むことが多々出てきます。また、前処理は、タグを抜いたり、不要な文字列を削除したりと、非常に面倒な作業であることも実感できます。

このようにして実際の業務ではどのような問題にぶち当たるのか体感できるので、より実践的な経験を積むことができます。

コンペに参加することにより賞金ゲット

コンペ参加し、より精度の高いモデルを作成した人に賞金が用意されています。

モデルの精度は、ランキング付けされるため、自分が現在どの位置にいるのかわかります。その結果、目標もできるためモチベーションを維持しやすくなります。

コンペで上位になると称号ゲット

コンペが終了すると、ランキング順に、金(ゴールド)、銀(シルバー)、銅(ブロンズ)メダルを獲得(実物が家に届くわけではありません)できます。

メダルをゲットすると、Kaggle内に公開されるため知名度が上がります。

その結果、企業からヘッドハンティングされたり、転職しやすくなる。

コードを公開できる

コードを公開して、サイトの人とコミュニケーションが取れる。

公開したコードは、転職やフリーランスとして仕事をゲットするためのポートフォリオにもなります。

よって、コンペで称号をゲットできなかったとしても、取り組んだ時間は無駄にはならないのです。

初心者もフォローしている

これまでの話しを聞くとKaggleって機械学習、中・上級者向けのサイトじゃない?

と思うかもしれませんが、消してそのようなことはありません。

実践的なコンペに入ることに不安があったら、チュートリアルからPythonの基礎、機械学習の基礎から学ぶことが可能です。

また、すでに公開済みのソースコードを使って(fork)コードを書くことも可能なので、何をしていいんだろうと悩むことも少ないのです。

Kaggleは、機械学習の初心者か上級者まで使うことが可能なのです。

まとめ

Kaggleは、学んできた機械学習プログラミングを実際に試すのにオススメです。

言語は、すべて英語なので英語が苦手な人にとってはやりずらいかもしれません。

しかし、日本語化されていないときがチャンスだと思います。

日本語化されてしまうと参入する日本人が一気に増えるので、今のうちにKaggleに挑戦してみていはいかがでしょうか?

kaggle

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