Kaggle AI

Kaggle AI

Google · 코딩 · 학습

Kaggle AI는 사람들이 공유된 데이터로 머신러닝 모델을 만들고, 검증하고, 비교하는 커뮤니티 플랫폼이다. 데이터 사이언스 대회, 수만 개의 공개 데이터셋, GPU와 TPU를 쓸 수 있는 무료 클라우드 노트북을 한데 모아, 브라우저만 있으면 누구나 하드웨어를 사지 않고 모델을 훈련할 수 있다. 플랫폼은 Google이 소유하며 가입은 무료다.

Kaggle AI 미리보기

Kaggle AI 소개

Kaggle이란 무엇인가

Kaggle AI는 집단지성으로 문제를 푸는 데 초점을 둔 데이터 사이언스 플랫폼이다. 스폰서가 실제 예측 과제를 올리고 데이터를 공개하면, 커뮤니티가 가장 좋은 모델을 만들기 위해 겨룬다. 2010년 Anthony Goldbloom과 Ben Hamner가 창업했고, 2017년 Google이 회사를 인수했다. 인수 후에도 무료로 남았다.

그래서 실제로 무엇을 얻는가. 무료 GPU와 TPU 시간이 딸린 호스팅 노트북, 방대한 공개 데이터셋 라이브러리, 그리고 내 모델이 다른 모든 사람과 비교해 어디쯤인지 보여주는 리더보드다. 여기에 매력이 있다. 다만 주의할 점이 있다. Kaggle은 작업대이지 완성품이 아니다. 모델을 훈련해서 배포된 앱을 건네주지 않는다. 코드는 직접 쓰고, 데이터는 직접 정리하고, 결과도 직접 해석해야 한다. 게다가 대회는 리더보드 점수를 보상하기에, 그 압박이 일부 사람을 근본 문제를 푸는 대신 과적합으로 몰아간다.

시작하기

  1. kaggle.com에 Google 계정, 이메일, 또는 GitHub로 가입한다.
  2. 홈페이지에서 데이터셋이나 대회를 골라 개요 페이지를 연다.
  3. 노트북을 만들고 '데이터 추가' 패널에서 데이터를 붙인다.
  4. Python 또는 R 코드를 작성해 실행하고, 모델이 필요로 하면 GPU나 TPU를 켠다.
  5. 예측을 제출해 점수를 받거나, 노트북을 공개해 다른 사람이 읽고 재사용하게 한다.

이 전체 과정은 몇 분이면 끝난다.

제품 정보

Kaggle AI의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예
유료 플랜$0
플랫폼Web
개발사Google
카테고리코딩 · 학습
출시일Jul 2010
최근 업데이트Jan 2024
웹사이트 방문 수10.5M
웹사이트 글로벌 순위4.2K
API 제공 여부예

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • 머신러닝을 배우는 학생
  • 포트폴리오를 만드는 데이터 과학자
  • 가설을 검증하는 연구자

작업

  • 예측 대회에 참가하기
  • 공개 데이터셋 탐색하기
  • 무료 GPU나 TPU로 모델 훈련하기

활용 상황

  • 주말 연습 프로젝트
  • 팀 해커톤
  • 데이터 사이언스 면접 준비

주요 기능

머신러닝 대회

Kaggle 대회는 특정 과제를 위한 모델을 만들고 예측을 제출해 점수를 겨루는 스폰서 과제다. Featured 대회에는 상금이 붙는다. Playground 대회는 연습용으로 만들어졌다. 코드 대회는 노트북을 고정 환경에서 실행하므로 참가자 모두 같은 조건에서 작업한다.

공개 데이터셋

플랫폼은 금융, 의료, 스포츠, 과학에 걸친 수만 개의 공개 데이터셋을 보관한다. 검색하고 내려받거나 노트북에 바로 마운트할 수 있고, 각 데이터셋은 버전 기록을 유지하므로 데이터가 커지거나 수정될 때 변화를 추적할 수 있다. 스크래핑은 필요 없다.

무료 연산 자원이 딸린 클라우드 노트북

Kaggle 노트북은 브라우저에서 Python과 R을 돌리므로 로컬에는 아무것도 설치하지 않는다. 무료 등급에는 CPU, GPU, TPU 선택지가 있다. 모델이 원래라면 사지 못할 하드웨어를 필요로 할 때 이 점이 중요하다. 노트북은 공유와 포크가 가능하므로 남의 결과 위에 쌓아 올릴 수 있다.

모델

모델 디렉터리에서는 훈련된 모델을 공개하고 커뮤니티가 공유한 모델을 가져올 수 있다. 대회에 연결된 모델을 둘러보거나 직접 올릴 수 있다. 훈련된 가중치와 재사용 가능한 노트북을 한곳에 모아 둔다.

토론과 커뮤니티

모든 대회와 데이터셋에는 토론 공간이 있어 사람들이 접근법을 올리고 노트북을 공유하고 질문을 던진다. 문서에서는 찾을 수 없는 기법을 얻는 곳이며, 스폰서가 데이터나 평가 규칙에 대한 힌트를 자주 흘리는 곳이기도 하다. 그 힌트가 문제를 대하는 방식 전체를 바꿀 수 있다.

Kaggle API

Kaggle API를 쓰면 명령줄에서 데이터셋을 내려받고, 대회에 제출하고, 노트북을 관리할 수 있다. 반복 작업을 스크립트로 만들 때 편하다. 사이트를 클릭해 돌아다니는 대신 데이터를 로컬 작업 흐름으로 끌어온다.

장단점

장점

  • GPU와 TPU가 딸린 노트북을 무료로 쓸 수 있어 모델 훈련의 하드웨어 장벽이 사라진다.
  • 데이터셋 라이브러리가 금융, 의료, 스포츠, 과학을 아우르므로 처음부터 시작할 일이 드물다.
  • 대회가 명확하고 객관적인 점수를 주어 모델을 다른 것과 견줘 측정할 수 있다.
  • 커뮤니티 노트북과 토론 덕분에 돌아가는 코드에서 배우기 쉽다.

단점

  • Python이나 R 실력이 이미 있어야 한다. 초보자를 위한 안내는 거의 없다.
  • 리더보드가 높은 점수를 보상하므로 실용성보다 과적합을 부추길 수 있다.
  • 연산 할당량과 세션 시간 제한이 장시간 훈련에 상한을 건다.
  • 실험용 모래상자이지 배포 플랫폼이 아니므로, 완성한 모델은 다른 곳에 올려야 한다.

자주 묻는 질문

Kaggle AI는 머신러닝 모델을 만들고 비교하는 데 쓴다. 사람들은 대회에 참가하고, 공개 데이터셋을 탐색하고, 무료 클라우드 노트북에서 모델을 훈련한다. 주된 목적은 데이터 사이언스 연습이나 공유된 기준에 자기 접근법을 시험하는 것이다.

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