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

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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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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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「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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Kaggleってなに？

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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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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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予測精度でランキングが付きます

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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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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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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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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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Kaggleの出題事例

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クレジットカードの貸し倒れ予測（信用スコア）

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天体の光り方から現象を予測

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美術品のタグ付け（文化・モチーフ）

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犬の画像を生成

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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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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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FAQ

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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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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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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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おわりに

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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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Kaggleじゃなくても、 Kagglerと一緒になにかやりましょう！