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1. 自己紹介 市川健太 @ BSN アイネット 技術開発部 水族館とゲームが好き 10/15 長女が産まれました 1
2. ボードゲームをしよう 市川健太 2021/10/22 NINNO Tech Fest #2
4. ペンギンパーティ！ • しちならべの要領で、順番にピラミッド型にカードを出していく • 上の階層には、下の階層のどちらかと同じ色しか置けない • 置けなかったペンギンはシャチの餌食に • うんたらかんたら 4
5. SIGNATEコンペティション 参加レポート 市川健太 2021/10/22 NINNO Tech Fest #2
6. データ分析コンペに参加しよう！ こんな人におすすめ。 • AI を勉強したいけど何からはじめればいいの？ • 機械学習、深層学習について一通り学んだけど、自分の AI モデル作成の実力を試 したい。 6
7. 機械学習、通常のプログラムとの違いとは 7 入力 プログラム 出力 通常のプログラム 機械学習 入力 モデル 出力 人間がルールを書く 大量のデータから パターンを学習する
8. 機械学習のモデルどうやって開発するの？ 8 学習データ モデル開発・評価 モデル 入力データ モデル 推論結果 開発フェーズ 利用フェーズ
9. 機械学習のコンペってお金かかりそう？ • 機械学習って、すごいGPUを積んだスーパーコンピューターでゴリゴリ計算しなけれ ばいけないのでは？ • ハードルが高い？ 9
10. 無償の学習環境のご紹介 • Google Colaboratory (https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja) ◦ Google が提供するクラウドで Pythonの記述・実行ができる環境 ◦ メリット ▪ Google アカウントさえあれば、無料で環境を利用できる ▪ 初めから機械学習用のライブラリがインストールされている ▪ GPU の高速演算も利用できる (利用状況に応じて制限あり、月 1,072円で制限緩 和) 10
11. 初心者向けのコンペあります！ • 毎月開催　称号限定コンペ • 練習問題 11
12. SIGNATE コンペに参加してみた 12
14. 14 肝疾患が あるか 健康診断データ
15. コンペの進め方 - データ準備からモデル学習 15 学習データ 学習・評価 データ分割 モデル テストデータ 前処理 学習・評価デー タ１ データ準備 モデル 学習・評価デー タ１ モデル 学習・評価デー タ１ モデル 学習・評価デー タ１ モデル n 学習・評価デー タ n モデル学習 前処理 k分割交差検証
16. コンペの進め方 - モデルの評価 16 モデル 評価値 評価データ 評価データからモデルの精度を評価 モデル 評価値 評価データ モデル 評価値 評価データ モデル 評価値 評価データ モデル n 評価値 n 評価データ 評価値
17. コンペの進め方 - 提出データ 17 モデル 評価値 テストデータ テストデータから結果を出力 モデル 評価値 テストデータ モデル 評価値 てすトデータ モデル 評価値 テストデータ モデル n 評価値 n テストデータ 評価値 コンペに提出 サイト側で、コンペの評価値を計算
18. 試した手法 • ランダムフォレスト • ロジスティック回帰 • Adaboost • XGBoost • LightGBM • SVM • Deep Learning など 18
19. コンペで使われる定番モデル • LightBGM ◦ 決定木アルゴリズムに基づいた勾配ブースティングの機械学習フレームワーク • BERT (自然言語処理) ◦ Googleによって開発された自然言語処理の事前学習用のための Transformerベースの機械学習 手法 19
22. さいごに ゲーム感覚でスキルアップ いい順位を取りたいから、あの手この手で頑張る SIGNATE に飽きたら Kaggle にも挑戦！ 22