リアルワールドの問題にKaggleのコンテストは役立つのか？

Kaggleのコンテストがリアルワールドの問題解決にどのように役立つのか？

 

もしテック業界に足を踏み入れるか、またはそれに長く関わっているなら、Kaggleについて聞いたことがあるはずです。それはデータサイエンティストや機械学習愛好家を対象としたデータサイエンス競技プラットフォームです。

このオンラインプラットフォームは、強力なツールとリソースを提供することで、ユーザーのプロフェッショナルなキャリアを指導し、データサイエンスや機械学習の旅で目標達成をサポートすることを目指しています。

人々がキャリアを向上させ、進歩させようとする中で、オンラインコースや競技などに多くの人々が集まることが見られます。Kaggleは、自分自身を試し、自分のスキルセットの現実と向き合うための素晴らしいプラットフォームです。

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多くの人々がKaggleプラットフォームでプロジェクトを構築しており、さまざまなデータセットにアクセスでき、カーネル内での無料のNVIDIA K80 GPUへのアクセスなどの素晴らしいリソースがあります。今日考えていく質問は、「Kaggleの競技は現実世界の問題に役立つのか？」というものです。

Quoraで次のような質問が投げかけられました：Kaggleに参加する時間を費やすべきか、興味深いサイドプロジェクトに取り組むべきか？キャリアにとってどちらが有益でしょうか？

さまざまな回答がある中、以下の画像のスクリーンショットで質問に対する答えが説明されています。   それでは、Kaggleの競技が現実世界の問題に役立つのかを見ていきましょう。

 

Kaggle vs. 現実世界

 

さて、Kaggleの競技が学習の旅を助け、その一部が現実世界に反映されることについて話しました。しかし、現実世界の問題に役立つのでしょうか？総合的な答えはノーです。なぜなら、以下のさまざまな側面で説明しましょう。

 

問題の特定

 

データサイエンティストや機械学習エンジニアとして、最初のタスクは問題を特定するか、現在のビジネスの問題を理解することです。例えば、その問題のタイプが教師ありか教師なしかを判断したり、使用するモデルを選択したりするかもしれません。

これはあなたがする最も重要な決定の一つです。組織全体の総合的な理解がないと、根本的な問題を特定することができず、あなたの業務が難しくなります。

現実世界：問題を特定し、解決すべき現在のビジネスの問題を理解する。

Kaggle：問題と評価対象の詳細な説明が提供されます。

 

データの準備

 

Kaggleの競技では、コンテストの主催者が準備されたデータセットと問題の詳細な説明を提供します。これにより、データサイエンティストは実際の世界で行われるようなデータの収集、クリーニング、構造化に多くの時間を節約することができます。

一部の人々は、Kaggleが新しいデータサイエンティストや機械学習エンジニアに提供されたデータによって彼らの手を煩わせずに、直接仕事に取り組むことができると考えています。データの準備はデータサイエンスライフサイクルの重要なフェーズであり、Kaggleはユーザーのためにすべてを行っていることが示されています。

現実世界では、会社がデータを提供する場合もあれば、提供しない場合もあります。提供されない場合は、自分自身でデータを収集し、問題に適合するように調整し、クリーニングや構造化を行う必要があります。また、追加の関連データを探したりという自由さもありますが、Kaggleでは外部データの使用は制限されています。

現実世界：データの収集と準備は、特定した問題に取り組むためのサポートとなります。

Kaggle：問題の詳細な説明に合わせた準備されたデータが提供されます。

 

特徴量エンジニアリング

 

データを受け取り、それがきれいになったら、次のステップとしてデータサイエンティストが取るべき行動は、特徴量エンジニアリングになります。特徴量エンジニアリングは、手元の問題や解決すべき課題、そして解決する方法に根ざしています。

これにより、特徴量エンジニアリングに費やす時間の理解が深まり、他のデータサイエンスライフサイクルの要素がより重要であるかどうかがわかります。

ただし、Kaggleの競技では、特徴量エンジニアリングがリーダーボード上でどこに位置するかに大きな影響を与えます。はい、特徴量エンジニアリングはデータサイエンスライフサイクルの一部ですが、現実のデータサイエンスプロジェクトでは、モデルを駆動する要因に焦点が当てられ、わずかな増益よりも重視されます。

現実の世界：特徴量エンジニアリングのレベルは、取り組む課題や焦点に依存します。

Kaggle：特徴量エンジニアリングのレベルは、リーダーボード上位を目指すためのインセンティブとして使用されます。

 

モデリング

 

正しいモデルの選択は、モデルの説明可能性、使用しているデータ、モデルの性能、およびモデルの実装に関連するさまざまな要素に基づきます。これらはすべて、あなたの課題に応じてリンクされており、ビジネスのニーズに合うモデルを決定するためにあなた自身が判断することになります。

一方、Kaggleでは、ユーザーは最も良いパフォーマンスを発揮し、取り組んでいるデータを処理するモデルに関心を持っています。モデルを選択する際に考慮される要素は、現実世界で扱われるものよりもはるかに現実的ではありません。

現実の世界：ビジネスの課題に関連するさまざまな要素に基づいて正しいモデルを選択する。

Kaggle：競技に参加しているため、パフォーマンスに基づいて正しいモデルを選択する。

 

バリデーション

 

バリデーションは、Kaggleと現実世界の間で類似点を示しています。モデルのパフォーマンスを検証することは重要な要素であり、モデルを改善するための変更の余地や、モデルが現実世界で有用かどうかを示しています。

Kaggleの競技では、堅牢なモデルの構築が現実世界で使用されることを示しています。

 

モデルの実装

 

現実の世界では、多くのモデルは実装を目指して構築されます。これは、モデルに目的があり、実世界の問題を解決しようとしているからです。モデルは、将来の意思決定支援のためにビジネスプロセスに統合される方法を見つけるでしょう。

一方、Kaggleの競技に参加している場合、リーダーボードでの順位が一番の関心事であり、モデルが将来実装や使用される方法ではありません。

現実の世界：ビジネスの問題を解決するために目的を持ったすべてのモデルを実装し、生産に移す。

Kaggle：モデルの構築の目的は、リーダーボードでの順位を確認し、競合他社と比較して次回において改善できるかを把握することです。

 

学習曲線

 

Kaggleは多くを教えてくれます。Kaggleの競技やさまざまなタスクやデータセットでの作業を通じて、多くを学ぶことができます。個人的には、さらに学び、さまざまな課題に取り組むことに何の害もないと思います。自分の弱点を反省し、それらを強みに変える方法を学ぶだけです。

夢の仕事に就く前により多くを知っている立場にいるのか、知らない立場にいるのか、どちらが良いですか？答えは非常にシンプルですが、それはあなたのキャリアに何を望んでいるかによります。

Kaggleの競技は、学習の旅においてあなたにとって有益なモデルのパフォーマンスを示しています。上記のスクリーンショットに示されているように、自分のモデルのパフォーマンスが非常に良いと思っていたとしても、同じ競技で他の人よりも良くはなかったことに気づくかもしれません。

言うまでもなく、Kaggleの競技は学習の旅を支え、世界中の人々と競争し、個々のスキルを向上させる機会を提供します。

 

締切

 

現実の世界では、プロジェクトに取り組んでいる場合、締切が設定されます。締切は、組織のビジネス計画と一致するタスクを遂行するための手助けとなります。各締切は新しいプロジェクトの開始です。

カグルのコンペティションには、日々のタスクに近い締切があります。これは、時間の使い方や先延ばしを克服する方法を理解する素晴らしい方法です。

 

まとめ

 

私たちが挙げたポイントに基づいて、カグルのコンペティションの有用性は個人に左右されます。はい、カグルのコンペティションのすべての側面が現実世界で起こることと一致しないかもしれませんが、学校で学んだことについても同じことが言えるでしょう。

それだけで現実の問題には役に立たないと言えるでしょうか？

カグルのコンペティションは、学習経験をたくさん提供し、以前はターゲットにしていなかったスキルを探求することができます。カグルのコンペティションから得られる経験は、将来のキャリアに活かすことができます。

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****はデータサイエンティスト兼フリーランスのテクニカルライターです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的なデータサイエンスの知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の長さに人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は積極的な学習者であり、自身のテクノロジー知識と執筆スキルを広げつつ、他の人々をガイドすることを助けたいと考えています。

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