よわよわ大学生が Kaggleの世界を覗いてみた話 【オンライン】 エンジニア志望学生LT大会 - TechStudyGroup #5 2020/7/9 1

Agenda • 自己紹介 • Kaggleとは • 初心者がつまるところ • 突破方法 • まとめ 2

自己紹介 • 名前：naa • 属性：大学4年生(院進予定23卒) • 好きなもの：パンケーキ • 苦手なもの：環境構築 • 最近の趣味：あつ森、スプラ • データサイエンス・機械学習に興味あり Twitterアカウント @naa_yowayowa 3

近況 • 私事ですが、技育祭の学生LT大会で登壇しました。 • 技育祭：7/4,5に開催された、エンジニア学生のためのテックカンファレンス • LTテーマは「自慢したい無駄開発」 「世界中を敵に回してもあなたの味方bot」 • ひたすら自分を褒めてくれる自己肯定感爆上がりLINEbot • 完全にネタ… https://speakerdeck.com/naa/shi-jie-zhong-wodi-nihui-sitemoanatafalsewei-fang- bot-ji-yu-ji-xue-sheng-ltda-hui-deng-tan-zi-liao 4

Kaggleとの出会い • 昨年、データサイエンティスト向けのサマーインターンで知った つよつよ大学院生 よわよわ私 最近Kaggleにはまってて^^ Kaggle…?? 5

Kaggleとは 「The Home of Data Science & Machine Learning」 （データサイエンスと機械学習の家） By 公式 • 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 • 「Competetion（コンペ）」がKaggleの目玉 Kaggleとは？機械学習初心者が知っておくべき3つの使い方 https://www.codexa.net/what-is-kaggle/ 6

Kaggleとは Devsumi 2018summer https://www.slideshare.net/HaradaKei/devsumi-2018summer 7

Kaggleのメリット • コーディング • データハンドリング • 数学、統計 • 機械学習の理論 • データを扱う「勘」 Kaggleで学べること ≒ データサイエンティストに必要なスキル 8

Kaggleとの出会い あまりよく分かってないけど、 機械学習に興味あるし とりあえず登録してみよう！！ よわよわ私 つよつよ大学院生 Kaggleやってみると力がつくよ～ ぜひやってみて！！ 9

いざ、登録！ 新規登録 10

いざ、登録！ Googleアカウント or メールアドレス で簡単に作れる 11

登録完了！ 12

．．．で、 どうしたらええねん！！！ 13

初心者がつまるところ（私が詰まったところ） • 英語だらけでまずウッとなる • どこから始めればいいのか分からない • そもそも何をすればいいのかわからない よわよわ私 え、、、無理やん、、、 14

公式チュートリアル • 公式チュートリアルは一応ある • メールでタイタニックのコンペに 招待される 15

タイタニックのコンペ • タイタニック号の乗客のうち誰が生き延びたかを予測するコンペ • 期限のない「入門用コンペ」 16

公式チュートリアル 17

公式チュートリアル 結局英語ばっかりで頭に入ってこない… 18

初心者がどうするべきか • 英語を勉強する 「Kaggle 初心者」でググる！ • たくさんの初心者向け記事を出てくる よわよわ私 困ってるのは 私だけじゃないのね…！ 19

初心者向けに書いた記事を参考にする ＜特に参考にした記事＞ • Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ https://qiita.com/upura/items/3c10ff6fed4e7c3d70f0 • Kaggleとは？機械学習初心者が知っておくべき3つの使い方 https://www.codexa.net/what-is-kaggle/ • 完全初学者がKaggleの「入門」を高速で終えるためのおすすめ資料などまとめ https://note.com/currypurin/n/nba054c13d0c0 20 Kaggleマスターのu++さんの記事

ざっくりとした流れ • まず提出の仕方を知る • Notebook（Kernel）で学ぶ！ • 機械学習の勉強をしてコンペに参加！ 21

Notebook(Kernel)とは • Kaggleに用意されている、ブラウザ上の実行環境 • もともとKernelという名前だった • Kernelと呼んでる記事は多い • 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 明が公開されている • 初心者にも優しく説明がされているものも多数あり • Copy and Editができる 22

そもそも提出の仕方 • この記事の最初の項目が 「1. まずはsubmit！ 順位表に載って みよう」 基礎中の基礎である、 Notebookの提出の仕方がわかる！ 23

Copy and Edit https://www.kaggle.com/sishihara/upura-kaggle-tutorial-01-first- submission • このNotebookをCopy and Editして、簡単にNotebook作成＆提出 24

あっさり提出 • Save VersionでCommitを選択 • Outputに予測結果のファイルが できる！ • そしてSubmit 25

提出すると • スコアが表示され、順位表に自分の名前が載る！ 26 たったこれだけ！提出の仕方はマスター！

提出の仕方がわかったら… • 提出の仕方さえわかれば、次にすることはNotebookを読み込んでいく • 初心者にも優しく説明がされているNotebookが多数あるので勉強になる • 「このコンペのデータでは、XXXXの事前処理をデータセットに加えて、〇〇のモデ ルを使って予測したら、XXの精度が出たよ。これがコードだよ」 • ある程度分かってきたら、コンペにチャレンジ！！ よわよわ私 あ、意外と私でもできそうかも 27

この本がおすすめらしい 28

まとめ • 初心者でもググればKaggleを難なく始められる • ググる力大事 • つよつよの方の記事ありがたい • つよつよの方はどんどん記事書いてください • 自分も慣れてきたら記事書きたいな • 機械学習の勉強頑張ろう • 英語の勉強頑張ろう 29