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kaggle(カグル)とは？始め方や機械学習初心者・入門者向けの使い方をわかりやすく簡単に徹底解説！

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kaggle

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皆さんはkaggle(カグル)をご存じですか？kaggleはAIのシステム開発に欠かせないモデリングや分析などのスキルアップに欠かせないサービスです。初めてシステム開発に取り組む人、機械学習に取り組み始めた人にはおすすめです。

本記事ではkaggleとは何かにスポットを当てるとともにkaggleの始め方や活用方法などをご紹介します。

kaggle(カグル)とは？

kaggleとはどういうサービスなのか、kaggleの基本的な情報をご紹介していきます。

kaggleはデータサイエンティストたちのプラットフォーム

kaggleのホームページには「The Home of Data Science & Machine Learning」という記載があります。このことからも機械学習やデータサイエンスを仕事にしている人たちのプラットフォームであることがわかります。

kaggleでは世界のデータサイエンティストなどがプラットフォームに登録を行っており、世界のエンジニアがつながる場所になっています。マッチングができること以外にも特定の企業、場合によっては政府が課題を出し、ベストなモデルを作り出せれば買い取ってもらえるのが特徴的です。

2017年からGoogle傘下に

kaggleが設立されたのは2010年ですが、Googleの傘下となったのは2017年からです。kaggleのシステムは当時から話題を集めており、言語も関係なく、国籍も飛び越えて優秀なエンジニアが集まるようになっていたからです。

またデータサイエンティストの存在感はビッグデータの活用の重要性も相まって高まっており、需要の高まりも影響しています。

kaggle(カグル)を利用するメリット

kaggleは世界的なプラットフォームにもなっていますが、ここではkaggleを利用するメリットについてご紹介します。

コンペに参加したらスコアをつけてくれる

kaggleでは毎日のようにコンペが行われており、コンペで1位になった人に賞金が与えられる代わりにモデルを引き取ってもらえます。コンペに提出したモデルはスコアが出され、順位もつきます。もちろん全員が1位を目指して参加するわけですが、初心者の人が試しにやってみて、その力量を知るのにも役立ちます。

例えば、単に選考落ちになるのと、下から数えた方が早い、順位が2位だったなどと明確な方が頑張りやすくなるはずです。自分の力量をはっきりと示してくれるのがkaggleに参加するメリットです。

エンジニア同士でのやり取りができる

kaggleはプラットフォームということもあり、エンジニア同士で質問を出し合うなどエンジニア同士のやり取りも行えます。実際にkaggleに参加している人は1400万人を超えているほか、名だたる世界の大企業が参加していることもあり、真剣なデータサイエンティストも数多くいます。

日本企業の中にもコンペへの参加を行っている企業もあり、日本人のエンジニアも参加しています。この状況において、真剣にスキルアップを図りたいと思っている人であれば色々と聞きたいことを聞いてみてフィードバックをもらえれば、自分のレベルアップになることは間違いありません。

無料で利用できる

時に役立つ情報、利用しがいのあるコード、データなど有益な情報が至る所に転がっているkaggleですが、なんと無料で利用できるのがkaggle最大の特徴と言えます。

優秀な人材が集まっているだけでなく、場合によっては稼ぐこともでき、スキルアップも図れるプラットフォームを無料で利用できるのは素晴らしいことです。

kaggle(カグル)の始め方

kaggleは無料で利用できるため、その始め方も誰でも簡単に行えます。kaggleの始め方についてご紹介します。

Registerからアカウントを紐づける

kaggleのホームページは日本語化がされていないため、英語ばかりですが、まず右上の「Regsister」をクリックして中に入ります。

Googleのアカウントを持っている場合にはGoogleアカウントとkaggleのアカウントの紐づけを行います。紐づけさえやってしまったら、あとはサインインをするだけですぐにサービスを使えます。始め方はこれだけで、Googleアカウント以外にもヤフーのアカウントとも連携が可能です。もちろんメールアドレスのみの登録もできます。

kaggleのコンペへの参加方法

アカウントの登録を済ませたら、すぐにコンペの参加が行えます。コンペに参加するのも簡単で、Overviewというページでデータの説明や提出方法、スコアの評価基準などを確認していきます。

コンペはいくつも存在しており、データの細かな説明や既にエンジニアたちが投稿しているものを参考にしながら分析を行います。分析が終わればモデルを出し、スコアが届くのを待つのみです。他の人たちの状況を確認しつつ、よりよいものが出せるため、非常に勉強になるでしょう。

kaggle(カグル)を機械学習初心者・入門者が利用するメリット

kaggleはコンペで賞金を稼げる熟練者だけが利用価値があるわけではありません。最近になって機械学習に取り組み始めた初心者もしくは入門者にも利用するメリットがあります。

ここからはkaggleを機械学習初心者・入門者が利用するメリットについてまとめました。

初心者が取り組みやすいコンペがある

kaggleには初心者が取り組みやすいコンペがいくつかあります。その中でも代表的なものが「タイタニック」です。スキルに関係なくkaggleを初めて利用する方にとって実践しやすいコンペになっています。

タイタニックというコンペでは文字通りあのタイタニック沈没事故で生存者や死者を予測するという内容です。モデルを作り、算出された数字と実際の生存者・死者の数と照らし合わせて点数が決まります。

実際にモデルを作るために様々なライブラリがあるほか、過去に参加したエンジニアたちの物を見ながら自分なりのモデルを作り出せます。このタイタニックのコンペを通じ、kaggleとはどういうものかを学んでいくことになります。

幅広いコンペが用意されている

機械学習の初心者・入門者がスキルアップを図るにはとにかく実践あるのみ、しかも、先輩たちが実際に作り上げたモデルを見ながら勉強しつつ実践していくことが何よりの近道となります。

kaggleのいいところは幅広いパターンが用意されており、構造化データ・非構造化データそれぞれ豊富にあるので、勉強のし甲斐があります。

ディスカッションにヒントがある

kaggleはプラットフォームということもあり、ディスカッションの場が多く用意されています。どのようにコンペに取り組めばいいかなど、様々なディスカッションがなされており、初心者・入門者にとっても勉強になることが多々あるでしょう。

英語でのやり取りのため、日本人からするときつい部分もありますが、翻訳機能である程度ディスカッションの内容は理解できるはずです。今まで気づかなかったことに気づかせてくれるだけでもディスカッションには意味があり、できれば積極的に参加していくことがおすすめです。

kaggle（カグル）は意味ないというのは本当か

kaggleは有益なサイトと思われていますが、中にはkaggleは意味ないという考えを持つ方がおり、検索ワードにも「kaggle 意味ない」で検索されていることもあります。意味がないのは本当なのかご紹介します。

意味がない場合もあるが限られる

結論から言いますと、kaggleに初めて意味がないことはなく、むしろプラスになることだらけです。一方でkaggleで好成績を出してもそれが仕事に結びつく、もしくは絶対に役に立つかというと、異なる部分もあります。

例えば、kaggleでは様々なデータがあり、先輩たちのチャレンジの跡が見えます。しかし、普段の仕事において同じようなお膳立てがなされるかといえば、なかなかなされないのが実情です。kaggleで行う仕事は実際の仕事における一部分に過ぎないため、過度に依存することがいいとは言えません。

しかし、スキルアップにつながることは間違いなく、スキルを磨くためにkaggleを利用するという形であれば、少なくとも意味がないと切り捨てることはできないでしょう。

日本にもkaggle参加者は多い

1,400万人も参加しているkaggleですが、その参加者は日本にも多くいます。kaggleの最高峰はグランドマスターと呼ばれる人たちで、1,400万人のうちわずか400人しかなれません。そのうちの50人が日本にいます。

最近では日本にいるグランドマスターの一部が集まりイベントを開催したところ、kaggleのグランドマスターが参加するとあって、データサイエンティストたちが集まったというニュースも存在します。

kaggleを始めておけば日本でも一定の交流がオフラインで行えるようになるので、やはりkaggleはやっておいて損はないと言えるでしょう。特に他のデータサイエンティストがどんな形で解決策を考えるのか、その考え方を知りたいと思っている方は多く、kaggleを介したコミュニティの広まりはプラス面が大きいと言えます。

まとめ

kaggleはなじみが薄いプラットフォームと言えますが、それは機械学習をやっていない人からの目線であり、機械学習に取り掛かり始めた人はどこかで聞いたことがある人もいるはずです。

kaggleを始めることでスキルアップにつながるほか、自分の力量を知ること、そして、仕事を獲得することにもつながります。だからこそ、機械学習に携わる方は1日でも早く取り組み始めることをおすすめします。

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