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機械学習を学んだけど、コンペがどこで開かれているかわからない人は多いのではないでしょうか？Kaggleはなんとなく聞いたことがあっても、日本語に対応していないし、難しそうですよね。
そこで本記事では日本語に対応しているコンペを紹介していきます。コンペに参加するメリットは何があるのか？具体的にどのように参加すれば良いのかなど、網羅的に解説していきます。
本記事を通して、コンペについて理解が深まればと思います。
目次
機械学習のコンペとは？
機械学習を使ったコンペでは主にデータ分析のモデルを構築することが多いです。企業や自治体からの懸賞付きのコンペや、学生限定のコンペなど形式は様々です。
基本的にデータ分析のコンペは参加料は無料のところが多いですし、初心者の方でも参加基準が設けられていない場合は、誰でも参加可能です。
機械学習を学び始めた人でも、興味があれば参加してみてください。
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コンペに参加する3つのメリット
コンペに参加するメリットは大きく3つ挙げられます。
以下でそれぞれ解説していきます。
自分の実力試しができる
コンペに参加すると結果が発表された時に自分の順位がわかるので、どれくらいの実力を身に着けているのかがはっきりと分かります。
コンペに対しての順位だけでなく、自分自身にもランクや評価が付きますし、ランクが上がればスキルに自身が付きます。
成果が良ければ賞金が獲得できる・売却できる
企業や自治体が開催しているコンペでは懸賞が設けられます。一位になれば数十万円を獲得できるコンペもあるほどです。
海外のデータサイエンスプラットフォームであるKaggleでは総額賞金600万円の規模でコンペが開催されています。海外のほうがエンジニアの報酬が高いところも関係していると思いますが、コンペで入賞できれば多額のお金を手に入れられます。
新しい仕事に繋がる
コンペを開催しているKaggleはかなり有名で、企業の中にはKaggleに取り組んでいる人を対象にした採用を行っている会社もあります。もちろん、実績があることが望ましく実力を示せるものが必要になります。
実務経験がない場合は、採用されることが難しいので、未経験でも採用してくれる会社を探すしかありません。
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機械学習のコンペ【日本語対応】
日本語に対応しているコンペは主に2つです。
以下でそれぞれ解説します。
Nishika
引用：https://www.nishika.com/
2019年に開設されたサイトです。
コンペや求人情報、コンペの練習などが主なコンテンツになっています。Nishikaでは比較的扱いやすいデータを用いており、実践的であるため、初心者の方でも取り組めます。
海外のサイトで日本語対応が少ない中で、日本語に対応しているサイトというのはとても取り組みやすいです。
Signate
引用：https://signate.jp/Signateは2018年から開設されコンペが開かれてきました。
コンテンツとしてはデータサイエンスの求人情報やコンペ情報の一覧、機械学習を身につける学習コンテンツがあります。
コンペでは学生限定、懸賞付きがあり自分が取り組みたいコンペに参加しましょう。初心者にも優しく、基礎学習を学習コンテンツを通じて身につけられるので、スキルアップもできます。
機械学習のコンペ【英語】
英語でコンペを開催しているものは主に5つあります。
以下でそれぞれ解説していきます。
Kaggle
引用：https://www.kaggle.com/Kaggleは2010年に開設され、約100万人が使うデータサイエンスプラットフォームです。
海外が中心となっているため、懸賞の金額もとても大きく、懸賞の総額が数百万円のコンペもあります。過去には日本の企業だとメルカリが主催のコンペがKaggleで開かれましたし、アメリカだと国土安全保障省による空港のセキュリティースクリーニングの認識アルゴリズムの競争が開催されました。
かなり大きなコンペがKaggleでは行われていることが分かります。
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DrivenData
引用：https://www.drivendata.org/
コンペの多くのテーマは社会課題を解決するようなもので、高齢者、教育、健康についてのものが多いです。大きなテーマに挑戦したい人にはおすすめです。
入賞されても、されなくても大きなテーマに取り組むことには大きなやりがいを持てるので、取り組む価値はとても高いです。
CrowdAnalytix
引用：https://www.crowdanalytix.com/community#
CrowdAnalytixはAI、機械学習、自然言語処理、ディープラーニングのアルゴリズムを構築するコンペを開催しています。
懸賞があるコンペもあるので、挑戦してみてくださいね。
AIcrowd
引用：https://www.aicrowd.com/
世界的なデータ分析プラットフォームです。約5万人の人が参加しており、有名企業もコンペの主催をしています。
過去に開催したコンペだと、Facebookが主催したローグライクゲーム『NetHack』を攻略するAIの開発などがあります。
初心者でも出れる機械学習のコンペ
初心者でコンペに参加するのであれば、Nishika、Signateの2つをおすすめします。
まず、日本語に対応しているため、英語表記を日本語に直しつつ取り組む必要が無いからです。スムーズにコンペに取り組む上でも日本語表記の方をおすすめします。
有名なKaggleもありますが、Kggleはデータセットも非常に膨大なものが多く初心者が扱うにはあまりにも時間がかかってしまうケースが多いため、初心者の方には難しいと思われます。
機械学習のコンペに参加する流れ
コンペに参加するのは4ステップで可能です。
以下にそれぞれ解説していきます。
参加したいコンペを探す
まずは自分が参加したいコンペを探しましょう。コンペによっては初心者の方向けに練習問題が課せられるところがあるので、それをクリアした後に実際のコンペに申し込んで見ましょう。
自分のレベル別や、懸賞があるコンペなど選び方は複数ありますが、一番興味のあるものに参加しましょう。
参加条件の確認
コンペに参加するためには、参加規約に同意する必要があります。
参加規約に違反してしまうと、懸賞をもらえない場合や参加を認められないので、規約を読んだ上で同意し、参加するようにしましょう。
提出ファイルを作成
テーマに沿ってコードを組んで分析モデルを構築していきます。与えられたデータはダウンロードして使うか、コードを記述して読み込んで使います。
評価方法や提出ファイルの指定があれば読むようにしましょう。評価方法が分からなければ、具体的に何をすれば良いのか明確にわからなくなってしまいます。
結果発表
結果が出ると自分がどの順位なのか、どのくらいのレベルなのかが分かるようになります。今後はその順位を上げて入賞できるように、スキルを磨いていくことになります。
少しでもいい結果を出せるように、評価方法や指定ファイルの間違いが無いようにしましょう。
機械学習のコンペに参加する自信がない人は？
自信がない人は2つの方法で対処できます。
以下でそれぞれ解説していきます。
機械学習の知識をつける
本を読んで学習
本を読んで学習することで体系的に知識を得られます。ディープラーニングの基礎知識はもちろん、応用的な知識を持っておいて損はしません。
機械学習のことを学び始めたばかりの人は、専門用語を理解できるレベルにあがれる本を選ぶなど、自分のレベルにあった本を選びましょう。
プログラミングの基礎を学ぶ
データ分析する上でPythonなどのプログラミング言語を使用します。ライブラリを使えるようになったほうが、コーディングがスムーズですしプログラムを組める能力は多少なりとも必要になります。
プログラミングはスクールやWebサービスを使えば身につけられます。コンペを実施しているサイトによっては学習コンテンツも用意しているところがあるので、基礎知識をつけたい人は取り組んでみてください。
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実務を経験する
未経験でも実務を経験できるところがあれば、参加してみましょう。学生の方であれば、インターンを通じて実務経験を積めます。
インターンや実務を経験するためには、基礎的な知識が必要にはなるので、本や学習コンテンツを利用しディープラーニングやプログラミングの力をつけてから応募しましょう。
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おわりに
機械学習を使ったコンペを紹介してきましたが、いかがだったでしょうか？入賞すれば、お金や、主催企業の製品を貰えるなどお得ですよね。
初心者の方でも基礎的な知識を身につけていれば参加できるので、どんどん参加して実力を上げていきましょう。
