本当に簡単なkaggleの始め方 / Easy Way to Start Kaggle

kaggleを0から説明 + やってみた（2クリック）

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1. 本当に簡単なkaggle
   の始め方
   @yukinagae
   

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2. Agenda
   1. kaggle
   とは？
   2.
   データ分析のトレンドの変化
   3. kaggle
   の仕組み
   4.
   なぜkaggle
   をやるの？
   5.
   やってみた(
   ｀・ω
   ・´)
   2
   

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3. 1. kaggle
   とは？
   3
   

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4. 世界最大の機械学習・データ分析の
   コンペを主催するプラットフォーム
   4
   

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5. つまり
   5
   

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6. データサイエンティストの
   世界最強を決める大会
   6
   

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7. kaggle
   の規模
   ユーザ数: 50
   万以上
   国: 190
   カ国以上
   らしい(
   ｀・ω
   ・´)
   7
   

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8. 2.
   データ分析トレンドの変化
   8
   

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9. 理論（theory
   ）
   ↓
   実践（practice
   ）
   9
   

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10. 昔
    理解するのが大事（theory
    ）
    ↓
    今
    実践・役立つのが大事（practice
    ）
    10
    

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11. 実践を重視している具体例
    kaggle
    コンペ
    ノウハウの共有（コード・ディスカッション）
    データの共有・公開
    fast.ai
    deep learning for coders
    （開発者の深層学習）
    理論より実践、SOA
    （state of art:
    最先端）
    11
    

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12. From: deeplearning.ai: Announcing new Deep
    Learning courses on Coursera 12
    

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13. AI
    社会による生活の向上
    by Andrew Ng (AI
    や機械学習の有名な教授・教師)
    I hope we can build an AI-powered society that
    gives everyone affordable healthcare, provides
    every child a personalized education, makes
    inexpensive self-driving cars available to all, and
    provides meaningful work for every man and
    woman. An AI-powered society that improves
    every person’s life.
    “
    “
    13
    

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14. 3. kaggle
    の仕組み
    14
    

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15. 大まかな流れ
    1.
    主催者（企業など）がコンペを主催する
    a.
    データを準備
    b.
    問題を定義する
    2.
    参加者は様々な手法を使ってベストなモデルを構
    築し、予測を提出する
    スコアやランキングが分かる
    3.
    主催者は、精度が高い予測に賞金を払う
    15
    

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16. 4. kaggle
    をなんでやるの？
    16
    

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17. 参加者のメリット
    様々なデータに触れられる（企業が実データを提
    供してくれる。レアい）
    他の参加者から学べる
    入賞すれば賞金 +
    良い仕事をGET
    ！
    楽しい
    ギャンブル感覚
    17
    

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18. 主催者側のメリット
    世界中のデータサイエンティストが問題解決の手
    法を試行錯誤してくれる
    ブランディング・PR
    データサイエンティストの採用
    18
    

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19. が、しかし
    19
    

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20. kaggle
    依存の副作用
    （kaggle is drug
    ）
    20
    

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21. コンペが始まると仕事しなく
    なる人たち
    21
    

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22. ということで
    22
    

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23. 5.
    早速kaggle
    をやってみた
    (
    ｀・ω
    ・´)
    23
    

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24. 1.
    コンペを選ぶ
    24
    

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25. 最近始まったばかりのコンペ(
    ｀・ω
    ・´)
    25
    

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26. 2.
    コンペの内容を読む
    1.
    概要:
    大まかに把握
    2.
    評価指標:
    これが一番大事(
    ｀・ω
    ・´)
    3.
    賞金:
    できればほしいよね
    4.
    期限:
    時間厳守
    5.
    データ:
    だいたいCSV
    ファイル（BigQuery
    も）
    26
    

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27. 3.
    他の参加者から学ぶ
    1.
    コード（kernel
    ）
    2.
    ディスカッション（discussion
    ）
    27
    

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28. いろんな人がコードを載せてくれてるので助かる
    see: Simple Exploration+Baseline - GA Customer
    Revenue | Kaggle
    28
    

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29. 4.
    他の参加者の方法を真似てみる
    コードをパクってローカルPC
    で実行するだけの簡単
    なお仕事(
    ｀・ω
    ・´)
    29
    

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30. 5.
    助け合う <= New!
    ちょうどライブラリのバージョンで上手く動作しなか
    ったので、上手くいった方法を教え合う(
    ｀・ω
    ・´)
    30
    

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31. 6.
    めんどくさいので人のコードを
    fork
    する
    31
    

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32. fork
    したコードを実行するだけ(
    ｀・ω
    ・´)
    32
    

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33. 実行中
    33
    

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34. 7.
    予測を提出する
    34
    

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35. 8.
    スコアとランクを確認
    689
    位（全1,031
    チーム）
    ちーん(
    ｀・ω
    ・´)
    35
    

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36. 結局言いたいのは
    36
    

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37. パクった後が勝負
    37
    

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38. まとめ
    kaggle
    はデータサイエンティストのNo.1
    を決める
    大会
    理論より実践のトレンド
    とりあえず人のコードをパクって頑張る
    kaggle
    は沼(
    ｀・ω
    ・´)
    38
    

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39. 参考資料
    Kaggle - Wikipedia
    What is Kaggle, Why I Participate, What is the
    Impact?
    fast.ai · Making neural nets uncool again
    deeplearning.ai: Announcing new Deep Learning
    courses on Coursera
    39
    

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40. おわり(
    ｀・ω
    ・´)
    ようこそkaggle
    沼へ
    40
    

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