AI・機械学習の始め方

にこのこLT会_5 AI・Kaggle の 始め方 2022年５月5日

00 自己紹介 crinoid 名工大 情報工学科 B4 画像 : ヒトデの物体検知 表 : ウォルマートの売上予測 シミュレーション : ゲームAI 東海人工知能勉強会(TAIR) 代表 3年目 Kaggle Expert ( 2個 1個) ブログ : AI リサーチ コレクション

00 ブログ

お品書き 01 02 03 04 AI ・ 機械学習の勉強法は？ コンペってどんな種類があるの？ Kaggle 以外のコンペは？ コンペのここが良い！

01 AI・機械学習 の勉強法は？ 用語 ライブラリの使い方 そもそも 機械学習の用語が わからない！ ↓ よく出てくる 用語の勉強用 × python の勉強 ○ AI python の勉強 ↓ よく使うライブラリ numpy, pandas などの勉強 詳しくは Kaggle チュートリアル Titanic を 題材に Kaggle とは？ コンペの進め方 を解説 https://qiita.com/crinoid/items/b5992f5eda6f23aa9609

• https://qiita.com/crinoid/items/b5992f5eda6f23aa9609

02 Kaggle Activeコンペ まとめ (2022年5月現在) データ形式 コンペの 選び方 表データ レベル帯 Excel (表) の 形式で与えられるデータ やることがイメージしやすいので おすすめ Getting Started 特に初心者 売上予測 や 株価予測 など 常設のチュートリアルコンペ Titanic (タイタニック号乗客の生存予測) MNIST (手書き数字 0~9 の識別) など 画像データ Getting Started より 少しレベル高め 自然言語処理 Playgroud Featured, Research メダル対象コンペ 画像の分類, 物体検知, セグメンテーション 上位陣は固定 かつ マシンスペック持って ないと難しいかも (上位を取るのは) テキスト から 分類 ・予測する 詳しくは こちら から シュミレーションコンペ ゲームAI が多め (強化学習 など)

• https://ai-research-collection.com/kaggle-category/
• https://ai-research-collection.com/kaggle-active-202205/

03 Kaggle 以外の コンペは？ 短期間 コンペ atmaCup 1 ~ 2週間 Kaggle Master による 設計 初心者向けの解説つき 長期間 コンペ 2 ~ 4ヶ月 (3ヶ月が多い) SIGNATE コンペ以外にも Quest (勉強サイト) もついている SOTA Challenge (過去コンペへの挑戦) Nishika Probspace

04 コンペの ここが 良い！ コンペのここが良い！ コンペ期間中にでも 上位の人のプログラムを見ることができる！ 世界中の人と discussion できる！ → 上位を目指すだけでなく、「勉強」する目的としても テーマが降ってくる！！ 機械学習に興味はあるけど 取り組むテーマがない人におすすめ 就職にも活用できる？ Kaggle枠での採用を行なっている企業も (DeNA, Ristなど) コンペ の マイナス面 いくらでも時間がかけれてしまう 時間がある長期休み等に集中して取り組めると良いかも それまでを勉強期間に！ データ量が多すぎるコンペだと 処理しきれない場合も 画像系(特に動画)をやりたい人は ノートPCではスペック が足りない... (回避方法もいくつかありますが)