みんなのKaggle講座 -Pythonのコードと共にコンパクトに学ぶKaggleの始め方-
What you'll learn
- Kaggle全般の基礎的な知識を学びます。
- Kaggleの初歩的な課題に取り組む力が身に付きます。
- Kaggleの画面の見方、課題の提出方法を学びます。
- スコア向上のための基礎的な知識が身に付きます。
- Kaggleで本格的な課題に取り組むための下地が身に付きます。
Requirements
- 中学-高校レベルの数学で十分です。高度な数学は必要ありません。
- Google ColaboratoryとKaggleを使用するため、ローカル環境はWindowsでもMacでも大丈夫です。
- Google Colaboratoryを使用するためにGoogleアカウントが必要になります。
- Kaggleのアカウントが必要になります。取得方法は講義の中で解説します。
- 機械学習、データサイエンス自体については概要のみの解説となります。
- Pythonの基礎を学ぶためのテキストがダウンロード可能ですが、動画によるPythonの解説はありません。
- ディープラーニング（深層学習）は扱いません。ディープラーニングについて学びたい方には他のコースをお勧めします。
Description
「みんなのKaggle講座」は、実践的なデータに関する課題を競うプラットフォーム、Kaggleの入門講座です。
Kaggleについて要点をおさえてコンパクトに学びます。
Kaggleは企業や研究機関などが提供する様々な課題に対して、世界中の参加者が精度を競うプラットフォームです。
データ収集や環境構築の手間がかからないため、誰でも手軽に始めることができます。
また、優秀スコアを残した参加者には、賞金やスコアに応じた称号が与えられるため、ゲーム感覚で楽しみながらデータサイエンス、機械学習のスキルを身につけることができます。
実際に、多くの企業がKaggleのスコアをリクルーティングに利用しており、機械学習エンジニア、データサイエンティストの求人要件にKaggleでの実績が掲載されることもあります。
本講座では、このようなKaggleへの取り組み方を学びます。
理論よりも体験を重視し、Kaggleに親しんでいきます。
Pythonのコードを書きながら、様々な課題に取り組んでスコアを競いましょう。
注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! AIRS-Lab】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。
講座の内容は以下の通りです。
Section1. Kaggleの概要
→ Kaggleの概要と設定、開発環境について学びます。
Section2. 機械学習とKaggle
→ 機械学習の概要と、Kaggleの課題への適用について学びます。
Section3. 精度向上のためのテクニック
→ 機械学習モデルを改善し、スコアを向上させるためのテクニックについて学びます。
Section4. Titanicの先へ
→ さらに高度な課題に取り組むための指針を学びます。
なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。
Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
Who this course is for:
- Kaggleに興味があるけど、始め方が分からない方。
- Kaggleを通して機械学習、データ分析を学びたい方。
- ゲーム感覚でKaggleを楽しみたい方。
- 機械学習、データサイエンスの実績が欲しい方。
- 機械学習、データサイエンスによる問題解決力を身につけたい方。
- これまで学んだAI技術を何かに活かしたい方。
Instructor
- 4.2 Instructor Rating
- 52,661 Reviews
- 215,422 Students
- 56 Courses
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。
AIの教育/研究/アート。
東北大学大学院理学研究科、物理学専攻修了。博士（理学）。
法政大学デザイン工学部兼任講師。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、十数万人にAIを教える人気講師。
複数の有名企業でAI技術を指導。
「AGI福岡」「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」「生成AIプロンプトエンジニアリング入門」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。