kaggleとは?初心者でも始めるべきメリットとkaggleの登録方法・機能まで紹介!

こんにちは、AI研究所です。
機械学習・ディープラーニングについて学び始めても、特にエンジニア以外の職種の人は学んだことを実践できる場が無くて困っている人が少なくありません。
そんな人におすすめなのが今回紹介するkaggleです。
kaggleなら、初心者でも実践を通してコーディングからデータサイエンスまで幅広く勉強することができます。上手くいけば一攫千金も可能です。
しかし、kaggleという言葉自体を初めて聞いた方もいるでしょう。
そこで今回はkaggleとはのようなサービスなのか、kaggleを利用するメリットにはどんなものが挙げられるのかなど、kaggleについて紹介していきます。
実際にkaggleを始めるにあたって、kaggleに登録をする方法も解説しています。

そもそもkaggleとは?

kaggleとは

kaggle(カグル)とは2010年に登場した予想モデリング及び分析手法関連プラットフォームです。
2017年にGoogleがkaggle社を買収したことから、Google傘下の企業となりました。
kaggleは機械学習のコンペ形式サービスです
まず企業などがAI技術を用いる必要があると考えた課題を、データと共にkaggleに投稿します。
kaggleの会員はその課題を自分の知識を用いて解き、課題に対してベストなモデル構築を目指します。
そしてその課題の解決策を返答として投稿するのです。
ここで会員が提出した課題解決方法は課題を出した企業から採点され、ランキング形式でスコアが掲載されます。
そして課題の提出期間が終了し、提出したモデルがランキングで1位になった場合は、課題を投稿している企業等に対して無償利用権を認めることで賞金を受け取ることができます。
簡単に言えばAI課題を解決したい企業と、AI課題をたくさん解決しスキルアップしたいAIエンジニアとのマッチング式プラットフォームとなっています。

kaggleって人気なの?

kaggleのユーザー数は世界で100万人以上とも言われています。
中でもkaggleに熱中する人をkaggler(カグラー)と言い、kaggleは世界中に熱狂的なファンを抱えています。
日本の大手IT企業でもkaggleを評価に導入する企業が登場しており、機械学習エンジニアやデータサイエンティストのキャリアとしても位置付けられています。
日本でも、今後さらに規模が拡大していくことが期待できるサービスと言えるでしょう。

kaggleを利用するメリットは?

kaggleのメリット

kaggleを利用する主なメリットは以下の通りです。

  • 自分が学習したことをアウトプットできる
  • 他の参加者が作成したコードで勉強できる
  • 多種のデータに触れて分析の基本的な考え方が身につく

自分が学習したことをアウトプットできるのは、kaggleの大きなメリットでしょう。
特にAIに関わる機会が無い仕事をしている人は、折角Pythonを学んでもなかなか実践的な学習をすることが難しいです。
AI関連の仕事はIT業界の中でも特に経験を重視する傾向があり、キャリアチェンジのためにPythonなどを学んでみたけれども、学歴や経験がネックで転職できないという人もいます。
kaggleで結果を出してキャリアを積んでいくことで、情報系の大学院へ行っていなかったりAI開発とは無縁の企業で働いていたりする人でも、機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指せる可能性が高くなります。
kaggleでは実は他の参加者が作成したコードを見ることもできます。
世界各国から優秀な機械学習エンジニアやデータサイエンティストが集まってコンペを競っているため、一つひとつのコードのレベルも高くなっています。
初心者でコードを書く方法がわからない方でも、他の参加者のコードを分析しながら勉強することもできるのです。
自分が構築したモデルをさらにブラッシュアップしていくことも可能なのです。
また、有名企業や政府が運営する研究機関が保存しているデータに触れることができるのもメリットの一つです。
Pythonやデータサイエンスの勉強をしても、実際に仕事を受けることが無ければ、生のデータに触れる機会すらありません。
しかしkaggleでは多様なコンペが用意されているため、数多くのデータに触れることも可能なのです。
データを整理りながら、仮説や予測をして徐々に自分のデータサイエンスのセンスを磨けます。
数多くのデータに触れることで、自分の得手不得手や興味関心を知ることになり自分自身の強みも確立できます。

kaggleは初心者にはハードルが高い?

初心者にとってもkaggleへの参加は難しくありません。
kaggleはコンペ形式だから、初心者にはハードルが高いと感じている人もいるでしょう。
しかし、まだデータサイエンスを学習し始めて間もない人にとっても、kaggleを利用するメリットは大きいです。
kaggleにはKernel(カーネル)という機能があり、コンペの際に他の参加者が提出したコードを初心者にわかりやすく解説しています。
データサイエンスの初心者でも、Kernel機能を利用してコードの勉強に役立てることができるのです。
したがって、kaggleを使えば使うほど、コードを書くスキルも上がっていくのです。
このKernel機能が、初心者のkaggle参加へのハードルを低くしてくれています。
このようにkaggleでは実践を意識したコードを読む機会も充実しているので、ワンランク上のエンジニアを目指すことができるでしょう。
しかも、Discussionを使えば、世界中にいる機械学習エンジニアやデータサイエンティストと交流できます。
そのため、わからないことがあるけれども調べても解決できないことを相談したり、最新の情報を集めたりすることも可能です。
機械学習やデータサイエンスの初心者でも便利に使えるkaggleですが、注意点が一つあります。
kaggle自体が英語必須のサイトであり、Discussionも英語でなされることが多いです。
ある程度は英語を理解できるようになってから利用するのが良いでしょう。
そもそも機械学習やディープラーニングは比較的新しいものであり、日本語の文献が少ないので基本的には英語の文献を読む必要があります。
したがってkaggleを利用するしないに関係なく、AI関係の学習をするなら英語の学習も必ず行いましょう。

kaggleで無料で学べること

kaggleで学べる事
kaggleでは無料でデータサイエンスについても学ぶことができます。
そのため、ある程度データサイエンスについて学んでいて実践の場が欲しい人だけでなく、知識が0の状態からデータサイエンスを学んでみたいという人にもおすすめです。
Pythonを使ったコーディングだけでなく、モデリングやディープラーニングなど通常はスクールにお金を払って学ぶような内容も無料で学べます。
できる限り英語のままで使用する方が良いですが、Google翻訳を使って日本語にして課題に取り組むこともできるので、AI開発に取り組んでみたいと思っている人はやってみることをおすすめします。

kaggleの登録方法とは

kaggleへの登録方法kaggleの登録方法はとても簡単です。
Resister(日本語翻訳モードの場合は登録)をクリックすると登録画面へ移動し、Googleアカウントを持っている場合はアカウントを使って登録することができます。
この方法なら”Resister with Google”をクリックして、登録したいアカウント名を選択するだけなので、登録にかかる時間は数秒程度で済みます。
また、メールアドレスでも登録でき、この場合は”Resister with your email”をクリックしてメールアドレス・パスワード・名前を入力して認証を済ませたら登録完了です。
あとは”Sign in”からログインしてサービスを利用しましょう。
ちなみにkaggleアカウントにFacebookやYahooのアカウントを連携させれば、これらサービスのアカウントでもログインできるようになります。
kaggleの基本と登録方法はこちらの動画も解りやすいので参考にしてください。

kaggleの各機能を紹介!

kaggleのコード入力それでは、kaggleの各機能の使い方を確認していきましょう。
kaggleのトップ画面上部にメニューバーが現れるので、このメニューバーの左側から順に解説していきます。

kaggleの機能①Compete

まず”Compete”はコンペであり、こちらは中級者~上級者向けのサービスと言えるでしょう。
1つのコンペにつき1日5回までという制限はありますが、書いてみたコードを採点してもらうことができるので、自分が書いたコードがどれくらいのレベルなのか見てみましょう。
また、コンペの応募期間が終わったら他のコードと見比べてみてどこを改善すれば良いのか確認し、以降の上位ランクインを目指しましょう。

kaggleの機能②Dataset

次に”Dataset”では色々なデータセットを見て使用することができます。
コードを書くだけでなくデータセットを使いこなす能力もエンジニアには必要なので、色々なデータセットのコードを見て仕組みを理解し、ワンランク上のエンジニアを目指しましょう。

kaggleの機能③Notebooks

隣の”Notebooks”ではkaggleに過去に投稿されたコードを確認できます。
色々な人のコードを見て、自分のコードとの違いを見比べてみてください。

kaggleの機能④Discuss

“Discuss”は、他の参加者であるデータサイエンティストと議論できる場であり、わからないことを質問したり、気になるAIのことについて議論したりする場です。

kaggleの機能⑤Cources

そして”Cources”では先ほど解説したPythonをはじめとするAI開発に必要な知識が学べます。
例えば、eNSPでのPython自動化を試す場合でも、Google検索では日本語の記事はほとんどありません。
“Discuss”ではネットに出回っていない情報も手に入るのです。
プログラミングだけでなくSQLや自然言語処理などについても学べるので、初心者~中級者は積極的に活用してください。

kaggleで使われているアルゴリズムまとめ

AI研究所ではkaggleで使われているアルゴリズムをまとめた記事もあります。
アルゴリズムを調べたい場合は下記記事をブックマークされると非常に便利です。

Kaggleで使われいてるアルゴリズムまとめ

是非こちらの記事も参考にしてみてください。

kaggleを活用してAIに関する知識を深めよう!

kaggleは初心者から上級者まで様々なレベルのデータサイエンティストが集まるwebサービスです。
kaggleに関する日本語の記事も増えてきていますので、情報収集も容易になっています。
kaggle用にGCP環境を整えるのも、今では既存の記事を参考にすれば簡単です。
世界中のトップレベルのデータサイエンティストも利用しているので、情報収集の手段としても使えます。
それに加え、経験を積んでコンペに参加してみたり、AIについて学んでみたりと様々な用途で使うことができるので、是非kaggleを気軽に活用してみてください。

kaggleとは?
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