[PYTHON] [Für Nicht-Programmierer] Wie man Kaggle läuft

Dieser Artikel ist der dritte Tag des Adventskalenders in Kaggle Adventskalender 2019.

Ich hoffe, es ist hilfreich für diejenigen, die denken "** Kaggle ist interessiert, aber es ist passend und beängstigend ... **"!

• Die folgenden Informationen beziehen sich auf Dezember 2019

Bis ich Kaggle traf

Mein Hintergrund, bevor ich Kaggle traf, ist wie folgt.

--Marketer ⇒ Berater

• Aus den freien Künsten (Hauptfach Kunstgeschichte)
• Unerfahren in der Programmierung (nur HTML berührt)
• Es gibt nur Ehrfurcht auf dem schwarzen Bildschirm ...

Ich war in einem solchen Zustand, aber im letzten Jahr habe ich Python und maschinelles Lernen studiert und es geschafft, Kaggle zu verstehen. Also werde ich mir vor einem Jahr schreiben, dass es gut ist, das zu wissen.

Zielgruppe

An wen?

• Ich möchte meine Datenanalyse- / maschinellen Lernfähigkeiten verbessern --Kaggle Sieht lustig aus, ist aber unerfahren in der Programmierung
• Hauptsächlich Vermarkter und Planer

Was?

--Kaggle ist einen Versuch wert!

• Kaggle Der Inhalt ist nicht für Leute, die verrückt sind.
• Hauptsächlich persönliche Subjektivität (sogenanntes Gedicht)

Was ist "Kaggle"?

Was ist Kaggle?

Mit einem Wort, es ist der Tenkaichi Budokai der Datenanalyse mit "maschinellem Lernen".

Zu analysierende Daten

• Unternehmen stellen Daten und Themen zur Verfügung und veranstalten Wettbewerbe
• Die Themen reichen von medizinischer Versorgung, Marketing, Finanzen usw.

Wettbewerbszeitraum

――Für ungefähr 1 bis 3 Monate

• Relativ lang

Rangfolge

--Erstellen Sie ein Modell für maschinelles Lernen und ordnen Sie es nach dem Vorhersageergebnis des Modells

Preis

――Es gibt auch einen Wettbewerb, bei dem die besten Spieler mit Preisen ausgezeichnet werden

• Ab Dezember 2019 ist der derzeit stattfindende DSB-Wettbewerb die Nummer 1 für 100.000 US-Dollar (ca. 10 Millionen Yen!).

Eintrittspreis

• frei!

Registrierter Nutzer

• Ungefähr 120.000 Personen (Stand Dezember 2019) * Referenzquelle

Über Rang

Kaggle hat je nach Stärke 5 Ränge. (Genau genommen können Sie einen Rang nicht nur durch Ihre Stärke im Wettbewerb erreichen, sondern auch durch Ihren Beitrag zur Kaggle-Community wie Kernel, Diskussion, Datensätze.)

• Großmeister * Der Stärkste ...!
• Master
• Expert
• Contributor --Novice * Zuerst von hier

Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass die Leute, die an Kaggle (allgemein bekannt als Kaggler) arbeiten, jeden Tag viel Zeit damit verbringen, sich zu messen, um diesen Rang zu erhöhen (wahrscheinlich).

Anzahl der Personen nach Rang

Die Anzahl der Personen per Dezember 2019 ist wie folgt

Bild von jedem Rang

Es ist eine Gliederung und ein Bilddiagramm jedes Ranges. (Es ist nur subjektiv)

Rank up Bedingungen

Klicken Sie hier für die Ranglistenbedingungen. (In Wettbewerben) Experte bittet plötzlich um eine Medaille. .. .. Wenn Sie ein Anfänger sind, möchten Sie zuerst den Experten anstreben.

Bedingungen für den Erwerb von Medaillen

Es gibt drei Arten von Medaillen: Gold, Silber und Bronze.

Klicken Sie hier für die Bedingungen für den Erwerb der Medaille. (In Wettbewerben) Strenge Bedingungen variieren je nach Anzahl der Teilnehmer, aber das Folgende ist eine Anleitung.

• Gold：Top10
• Silver：Top 5%
• Bronze：Top 10%（※）

• Plötzlich Top 10%! Sie mögen denken, aber nach einer Theorie ist es kein Traum, Bronze zu erhalten, indem Sie sorgfältig Informationen über den Wettbewerb (Notizbücher, Diskussion usw.) abholen ... (Es besteht die Möglichkeit einer Überlebensbias) )

Zum Beispiel ein solcher Wettbewerb

Vorhersage der Überlebenden des Untergangs der Titanic

• Titanic: Machine Learning from Disaster
• "Hello World" Wettbewerb bei Kaggle ――Da es sich um einen Übungswettbewerb handelt, gibt es kein bestimmtes Ende des Zeitraums --Vorhersagen, ob der Passagier überleben wird oder nicht, basierend auf Daten wie Geschlecht, Alter, Einstiegshafen und Kabinenrang des Passagiers.

Vorhersage der Geschwindigkeit, mit der Hunde und Katzen in Tierhandlungen abgeholt werden

• PetFinder.my Adoption Prediction
• Von Dezember 2018 bis März 2019 gehalten ――Der Preis für den ersten Platz beträgt 10.000 Dollar -Vorgeben Sie anhand von Daten wie Profil, Beschreibung und Fotos jedes Haustieres die Geschwindigkeit, mit der das Haustier als Kind adoptiert wird.
• Praktischer Wettbewerb zur Vorhersage basierend auf mehreren Quellen wie Tabellendaten, Bildern und Text

Vorteile von Kaggle

Ich habe drei Vorteile von Kaggle aufgelistet.

① Verstehen Sie Ihre eigenen datenwissenschaftlichen Fähigkeiten (beweisen Sie auch)

Datenwissenschaftliche Fähigkeiten sind ohne Übung schwer zu messen. Das Sammeln von Medaillen und Rängen in Kaggle kann jedoch Ihre ungefähren datenwissenschaftlichen Fähigkeiten unter Beweis stellen. In letzter Zeit nimmt die Zahl der Unternehmen, die Kaggle einführen, allmählich zu, was auch ein Beweis für die Steigerung ist.

② Lernen Sie das Know-how von Datenwissenschaftlern aus aller Welt kennen (kostenlos!)

Wie ich durch die tatsächliche Teilnahme am Wettbewerb erfahren habe, hat Kaggle eine wunderbare Kultur des Austauschs von Know-how und Informationen, nicht nur des Wettbewerbs mit anderen. Insbesondere "Notebooks" erklärt das Know-how und die Trends der Datenwissenschaft auf leicht verständliche Weise zusammen mit dem Code und wird Anfängern empfohlen.

③ Sie können verstehen, was maschinelles Lernen auf Hautebene bewirkt

Heutzutage wird maschinelles Lernen immer mehr in die Apps und Marketing-Tools um uns herum integriert. Wenn Sie Kaggle ausführen, können Sie den Modellierungsprozess des maschinellen Lernens beherrschen, um zu verstehen, was Sie mit maschinellem Lernen tun können und was nicht.

Kaggle sollte hier anfangen

Es scheint verschiedene Meinungsverschiedenheiten zu geben, aber es gibt drei persönliche Punkte unten.

(1) Maschinelles Lernen / Python Wenn Sie keine Kenntnisse haben, wählen Sie ein "Matsuo Lab" Lehrbuch aus!

Matsuo Laboratory der Universität Tokio, bekannt für maschinelles Lernen / KI.

Sie können den Text des "Data Scientist Training Course" des Matsuo Laboratory kostenlos herunterladen. Das ist erstaunlich, es ist ein Vorfall! Der Text und der Python-Code erläutern sorgfältig die Abschlussstufe des maschinellen Lernens für Anfänger. Wenn Sie also Schwierigkeiten haben, den Inhalt von Kaggle zu verstehen, sollten Sie dies vervollständigen.

▼ Klicken Sie hier, um den Text "Matsuo Lab" herunterzuladen https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/gci_contents/

② Verwenden Sie "Notizbücher", um diejenigen mit einer hohen Anzahl von Stimmen zu kopieren und den Dreh raus zu bekommen!

Wie ich bereits erwähnt habe, sind die "Notizbücher" in jedem Wettbewerb eine Fundgrube.

Wenn Sie einen Wettbewerb auswählen, an dem Sie leicht arbeiten können, wird empfohlen, ein Notizbuch mit einer hohen Anzahl von Stimmen in "Notizbücher" zu kopieren. Notizbücher mit einer hohen Stimmenzahl werden sorgfältig ausgewählt und sind leicht zu verstehen, sodass Sie den Fluss von der Datenerfassung bis zur Übermittlung der Modellergebnisse durch Kopieren nacherleben und die Tipps des maschinellen Lernens erlernen können.

③ Wenn Sie alleine sind, bleiben Sie ohne Informationen stecken, daher wird empfohlen, sich mit jemandem zu verbinden!

Kaggle ist eine einfache Einzelschlacht. Die Wettkampfdauer beträgt jedoch 1 bis 3 Monate, und die Motivation kann nachlassen oder ins Stocken geraten.

In einem solchen Fall können Sie, wenn Sie Freunde haben, die Kaggle machen, nützliche Informationen teilen (privates Teilen ist NG) und sich gegenseitig ermutigen, und Sie können Kaggle mehr genießen.

Persönlich empfehle ich die folgenden drei.

• Gehen Sie zu Kaggle-bezogenen Seminaren (Connpass usw.)
• Folge Kaggle auf Twitter
• Lass uns locker der Kaggle-Community beitreten

schließlich

Kaggle ist eine großartige Plattform für Anfänger bis Fortgeschrittene des maschinellen Lernens / der Datenanalyse.

Wenn Sie Kaggle machen, können Sie mit TOP-Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt konkurrieren, Informationen austauschen und sich unterrichten lassen. Als ich jedoch sorgfältig darüber nachdachte, wurde mir klar, dass dies erstaunlich ist, und als ich diesen Artikel schrieb, wurde mir dies erneut klar.

Von nun an möchte ich einen kleinen Beitrag leisten, um Kaggle auf einer guten Plattform zu halten! (Zunächst möchte ich eine Medaille ...)