はじめに

　こんにちは。
　あと１ヶ月後には前期授業が始まります…。私はつい最近まで語学研修を受けていました。毎日の課題はとても大変でしたが、たくさん話すことができて楽しかったです！
　さて、今回はKagggleについて少し書こうと思います。まだほとんど使ったことがないのであんまり詳しいことは書けないと思いますが、誰かの参考になったらうれしいです。

＜目次＞
1.Kaggleとは何か
2.Kaggleのしくみ
3.称号について
4.Cousesについて
5.他のプラットフォームについて

1.Kaggleとは何か

　Kaggleとは、機械学習やデータ分析を行うためのプラットフォームです。企業などが投稿したデータに対して分析を行い、その技術力を競い合っています。

・表記…基本的には英語で書かれていますが、翻訳機を使えばほぼ日本語に訳してくれます。
・プログラミング言語...PythonとRがほとんどでだと思います。この二つであれば、「Notebooks」を利用できます。ブラウザ上で環境構築をする必要がないのでとても便利です。

2.Kaggleの仕組み

　参加者は、基本的にダウンロードしたデータを用いて分析を行い、予測結果を提出します。

・提出回数…期間中は、何回でも提出することが可能です。
・採点…自動採点です。評価方法は、コンペ毎に異なります。
・コンペ終了後…コンペ終了時の最高スコアに応じて順位がつきます。高い順位であれば、メダルや賞金などを獲得できます。

3.称号について

Kaggleのメダルが対象となるコンペで高い順位を取ると、メダルを獲得することができます。また、メダルの獲得数に応じて称号をを獲得でき、それらは以下の表の通りです。

①Novice…Kaggleに登録したら最初にもらえる称号です。
②Contributer…プロフィールなどの基本情報をすべて入力するともらえる称号です。ここまではコンペに出場しなくてももらうことができます。
③Expert…銅メダルを２個を獲得するともらえます。
④Master…金メダル１個と銀メダル２個を獲得するともらえます。
⑤Grandmaster…金メダル５個かつその内１つは個人で獲得するともらえます。

4.Cousesについて

　KaggleにはCousesというのがあり、機械学習やでデータ分析に必要なスキルを無料で一通り学ぶことができるようになっています。
　上記でも少し触れた「Notebooks」を使って練習問題を解いて行く形です。ヒントや最適解も確認することができるので練習には便利だなと感じました。説明は簡潔にまとまっているし、新しい知識も得ることができるため私は満足しています。
※ただ、この部分は翻訳機能がないため英語の文章を読む必要があります。また、説明はあまり多くないので、機械学習などを全く勉強したことがない人には難しい気がしました…。

5.他のプラットフォームについて

　Kaggleは世界中の人が参加しているため、基本的にはすべて英語表記となっています。私は英語表記なのが少し心配だったため、最初は「SIGNATE」という日本語のプラットフォームから取り組み始めました。主な仕組みはKaggleとほとんど変わらないため、取り組みやすいと思います！
　また、SIGNATEでは、毎月「Beginer限定コンペ」が行われています。初めて実践的な分析を行う人には最適なものであると思うのでおすすめです。

おわりに

　最後まで読んでいただきありがとうございます。
　私は機械学習に関して多くの知識があるわけではありませんが、Kaggleを通してもっと実力をつけることができるように頑張ろうと思います。まずは、Expertを目指します！
　また、今月は語学研修などで忙しかったので文章をひたすら書くだけになってしまいました。来月は機械学習について色々書くことができたらいいなと思います。