Kaggle AI

Kaggleのコンペはスポンサー付きの課題で、特定のタスク向けにモデルを構築し、予測を提出してスコアを競う。Featuredコンペには賞金が付く。Playgroundコンペは練習用に作られている。コードコンペはノートブックを固定環境で実行するので、参加者は全員同じ条件で作業する。

プラットフォームは金融、医療、スポーツ、科学にわたる数万点の公開データセットを収容する。検索、ダウンロード、またはノートブックへの直接マウントができ、いずれもバージョン履歴を保つので、データが増えたり修正されたりする変化を追える。スクレイピングは不要だ。

Kaggleのノートブックはブラウザ上でPythonとRを動かすので、ローカルには何もインストールしない。無料枠にはCPU、GPU、TPUの選択肢がある。モデルが本来なら持っていないハードウェアを必要とするとき、これが効いてくる。ノートブックは共有もフォークもできるので、他人の成果の上に積み上げられる。

モデルのディレクトリでは、訓練済みモデルを公開し、コミュニティが共有するモデルを取り込める。コンペに紐づくモデルを閲覧したり、自分のモデルをアップロードしたりできる。訓練済みの重みと再利用できるノートブックを一か所にまとめておける。

コンペにもデータセットにもディスカッション欄があり、そこで人はアプローチを投稿し、ノートブックを共有し、質問する。ドキュメントには載らない技法を拾える場所であり、スポンサーがデータや評価ルールについてのヒントをよく落としていく場所でもある。そのヒントが問題への向き合い方全体を変えることもある。

Kaggle APIを使えば、コマンドラインからデータセットのダウンロード、コンペへの提出、ノートブックの管理ができる。繰り返し作業のスクリプト化に便利だ。サイトをクリックして回る代わりに、データをローカルの作業に引き込める。