結局、Kagglerは何を必死にやっているのか？ / What is Kaggle?

Kaggleのことをそもそも知らないという方に向けて、
・Kaggleとはそもそも何なのか？
・何が楽しいのか？
・どんな意味があるのか？
について話しました。

(非エンジニアも参加する社内LTで使った資料を、社内向けの項目を削除してアップロードしています)

Transcript

1. 結局、Kagglerは
   何を必死にやっているのか？
   鈴木 天音 @SakuEji
   

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2. 自己紹介
   鈴木天音（すずき あまね）
   ● Twitter: @SakuEji
   ● Kaggle Master（Kaggle歴2年弱）
   ● 最近ブログがプチバズするようになって嬉しい
   

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3. 「Kagglerと一緒になにかできるかも？」と思ってもらう
   このLTのゴール
   

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4. Kaggleってなに？
   

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5. Kaggleってなに？
   データ分析の世界大会です
   学会
   企業
   世界中の
   データサイエンティストたち
   出題
   参加
   

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6. 何を競っているの？
   与えられたお題を、どれだけ正確に予測できるかです
   画像
   ＋
   名前
   性別
   年齢
   説明
   健康状態
   動画の有無
   ︙
   どれだけ早く引き取り手が現れる？
   

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7. 予測精度でランキングが付きます
   

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8. 参加者はどれくらい？
   問題の面白さと取り組み易さによって200人〜10000人くらいです
   Titanic
   11000人
   Home Credit
   7200人
   iMet
   500人
   Jigsaw
   3000人
   画像は人数少なめ
   (計算資源が必要)
   自然言語処理は
   数千人
   テーブルデータはたくさん！
   ＜ ＜ ＜
   

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9. 上位にはメダルや賞金が与えられます
   参加人数によりますが、だいたいのイメージはこれくらい
   トップ 3
   トップ 10
   上位 5 %
   上位 10 %
   

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10. 何度も上位を取るとランクが上がります
    MasterとかGrandmasterとか言ってるのはこれ
    本人確認
    Novice
    60000人
    Contributor
    50000人
    Expert
    4500人
    Master
    1200人
    Grandmaster
    150人
    うち1枚はチームを組まず
    取る必要あり！
    「Kaggleやってます」がそのまま
    プラスに働くのはこのへんのイメージ
    

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11. で、結局何が楽しいの？
    個人的には2種類あると思っています
    世界と戦って実力を磨く
    ネットゲーム的な楽しさ
    普段扱ったことのないデータに触れ
    知的好奇心をくすぐられる楽しさ
    

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12. Kaggleの出題事例
    

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13. クレジットカードの
    貸し倒れ予測
    （信用スコア）
    

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14. 天体の光り方から
    現象を予測
    

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15. 美術品のタグ付け
    （文化・モチーフ）
    

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16. 犬の画像を生成
    

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17. 仕事にもいいことがあるよ！
    ● 幅広いタスクに対して素早く一定の成果を出せる
    ○ 日頃からいろいろなデータに触れているのでビビらない
    ○ 仮説検証のサイクルを高速で回すスキルが身についている
    ○ Kaggleで書いたコードを業務で再利用できる
    ● 解こうとしている課題が筋が良いか、なんとなく分かる
    ○ 「それはAIでもきついです><」
    ○ 「こういう問題に落としたら解けるかも！」
    ○ 「モデル改善するよりも他にやることあると思います」
    

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18. Kagglerだからって得意とは限らないこと
    ● 作ったモデルを保守運用していくこと
    ○ Kaggleで鍛えられるのは探索的な分析+モデリングの部分
    ○ 運用のスペシャリストと組んで動くのがスムーズ
    ○ もちろんKagglerの中でもこちらのスキルを伸ばしている人はいる
    ● きれいなコードを書くこと
    ○ Kaggleから入った人はチーム開発経験が少ないことも
    ○ Kaggleのコードをレビューする文化はあまりない
    

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19. FAQ
    

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20. Q.
    予め必要な知識は？
    A.
    Pythonが読み書きできるとスムーズ
    その他は追々で大丈夫だと思います
    

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21. Q.
    超ハイスペックなPCがいるんじゃないの？
    A.
    ガチ勢はクラウド計算環境を借りてますが、
    最初はみなさんの持ってるPCで大丈夫です
    

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22. Q.
    Kaggleできるからって
    実際の業務ができるとは限らないよね？
    A.
    データサイエンスのコアスキルのひとつを
    担保してると思って欲しいです
    

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23. おわりに
    

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24. Kaggleやってみたいんだけど！
    1. いますぐKaggleアカウントを作りましょう
    ○ https://www.kaggle.com/
    2. Slackコミュニティ kaggler-ja に入りましょう
    ○ 初心者質問用のチャンネル #beginners-help もあるので気軽にどうぞ！
    ○ http://kaggler-ja.herokuapp.com/
    

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25. Kaggleじゃなくても、
    Kagglerと一緒になにかやりましょう！
    

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