V1.0 2021/11/2

はじめてのＡＩプログラム学習キット５
Kaggle編

スペクトラム・テクノロジー株式会社
https://spectrum-tech.co.jp
sales1@spectrum-tech.co.jp
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学習キット 目次• 利用にあたっての注意事項• kaggle
1.
2.
3.

概要
設定

4①②

568
9
101112

ホーム
コンペ
データセットコード
議論
コース

Code使用方法
①
②

5.
6.
7.
8.
9.

新規登録
プロフィール・アカウント作成

メニュー説明
①②
③
④
⑤
⑥

4.

ページ
3

Notebook作成
Notebook使用例

Competition使用方法
dataset使用方法
Discussions使用方法
事例
コンペに出展1315

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利用にあたっての注意事項① 記載内容• Kaggleについて、弊社独自で翻訳、解釈しているため、間違いがあるかもしれません。正しい情報については、kaggle.comを参照ください。

② 免責事項• 本マニュアルの操作により、重大な故障等が発生した場合においても、弊社は責任を負いません。内容を利用者が把握して操作するものとします。
• 本マニュアルの操作により、個人情報が流出した場合、利用者の責によるものとします。

③ 問い合わせ• 本マニュアルにおける、問い合わせについては、お受けできません。各利用者が調査して対応してください。但し、有料サポートを利用の場合は、この限りではありません。

④ 弊社AIプログラム学習キット５紹介• https://spectrum-tech.co.jp/products/ai_tensorflow.html• Pi版、グラフィック版など各種あります。事例は、その一部のものです。本格的python, tensorflow, pytorchなど学習したい場合は、是非ご利用ください。

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3公式サイトhttps://www.kaggle.com/

kaggle１．概要① 概要• Kaggle（カグル）は企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。2017年googleが買収② 利用方法• Github：https://github.com/Kaggle/kaggle-api• 公式サイトにアクセスして、Webで利用。使い方はjupyter notebookと同じ。
また、GPU（時間制限あり）が準備されている。RTX2080よりは遅い。
• 英語環境のみ• また、テストデータをダウンロードしてローカル環境でも動作③ 必要なスキル• Pythonのプログラムを作成できるスキル（中級）• TensorflowなどのML（Machine learning）の基礎的なスキル（初級）• 技術英語を読み書きできるスキル（翻訳ツールの活用）
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kaggle２．設定① 新規登録A) Register：アカウント登録B) Id:メール
C) パスワード、ユーザ名
D) メール認証、完了（写真省略）

B）

A）C）

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kaggle２．設定② プロフィール・アカウント作成
A) プロフィールなどのメニュー
B) プロフィール• 写真、会社、住所、ホームページなど公開してもよい情報を記入

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kaggle２．設定② プロフィール・アカウント作成
A) プロフィールなどのメニュー
B) プロフィール• 写真、会社、住所、ホームページなど公開してもよい情報を記入

C) アカウント• GPUを利用するためのSMS認証があります。

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kaggle３．メニュー説明① ホーム• 右側に個人のメニュー

②
③
④⑤
⑥

コンペ
データセット
Code議論コース

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kaggle３．メニュー説明
① ホーム
② コンペ
• 企業から賞金付きの課題が出されて、正確さなどでランク付けされます。モデルの作成がカギを握ります。

③④⑤⑥

データセット
Code議論コース

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9kaggle

３．メニュー説明
① ホーム
② コンペ
③ データセット• 有名なmnistなどのデータが準備されています。個別にアップロードする必要なし④ Code⑤ 議論⑥ コース

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kaggle３．メニュー説明
①②③④

ホーム
コンペ
データセットCode• Jupyter notebookのようなものが準備されており、pythonのコードを入力します。
• また、ほとんどのモジュールはインストールされているのでpipなどの操作不要

⑤ 議論
⑥ コース

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11kaggle

３．メニュー説明
①②③④⑤

ホーム
コンペ
データセット
Code議論• コミュニティのような場所⑥ コース• 学習コースが準備

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kaggle４．Code使用方法① Notebook作成• 新規Notebook• Code＞New notebook• 使い方A)B)
C)
D)
E)

Jupyter notebookと同じ+code: pythonのプログラムを記入+Markdown：コメント記入
DataA)• Input：使用するcsvなどを置く• Output：出力

SettingD)E)• Language：Python or R
• Accelerator:None, gpu, tpu

B)C)

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kaggle４．Code使用方法① Notebook作成• 新規Notebook• 使い方• File＞menuA)
B)
C)
D)

A)
B)

Upload notebook:ローカルから
Download notebook：ローカルへ
Add or upload data：datasetのアップ
Share：Publicに公開できるC)D)

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kaggle４．Code使用方法② Notebook使用例• Courseからpython学習をコピーした使用例
A) Course＞Python選択B) Hello, Pythonを選択

A)
B)

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kaggle４．Code使用方法② Notebook使用例• Courseからpython学習をコピーした使用例
A)
B)
C)
D)
E)

Course＞Python選択
Hello, Pythonを選択
Copy notebook
自分のnotebookにコピーされます。
Home＞my page>codeにあることを確認E）C)

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D)

16kaggle４．Code使用方法② Notebook使用例• Courseからpython学習をコピーした使用例• Hello,Python使用例

A) Run：codeのある場所でRunを押すと実行。print文がある場合は出力されるB) 数字の確認：Runが完了すると数字がでます。プログレス中の場合もあるので注意。

A)
B)

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kaggle４．Code使用方法② Notebook使用例• Courseからpython学習をコピーした使用例• Hello,Python使用例• Hello,pythonは全てのプログラムが完了すると自動保存。又は別のバージョンでSaveverion• My page>code: hello pythonを選択するとこれまでの状況が分かりますA) Notebook：動作時間、実行結果
B) Logs：ログが表示

A)

B)

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kaggle５．Competition使用方法① コンペ使用方法
A) 活動中で参加したいコンペの選択
B) コンペ内容確認：概要をよく確認。賞金が設定しているのは、難しい課題です。初心者は、賞金のないものからB)A)

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kaggle５．Competition使用方法① コンペ使用方法
A) 活動中で参加したいコンペの選択
B) コンペ内容確認C) データ：提供されてるcsvデータなどを確認
D) ルール：賞金、チームの人数などのルール

C)D)

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kaggle５．Competition使用方法① コンペ使用方法
A) 活動中で参加したいコンペの選択
B) コンペ内容確認C) データ：提供されてるcsvデータなどを確認
D) ルール：賞金、チームの人数などのルール
E) コード：参照になる他の人のNotebookE)

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kaggle6．dataset使用方法① dataset追加方法1A) DatasetB) Mnistを検索して、mnist datasetを選んで、notebook作成。
C) Notebookでコードを記入

A)B)

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kaggle6．dataset使用方法② dataset追加方法２（一般的にはこちらか）A) Notebook作成またはアップロード
B) Add data。
C) mnistで検索
D) Mnist datasetのAｄｄ
E) Notebookのinputにデータを確認

C)

B)

D)
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kaggle7．Discussions使用方法① 議論使用方法A) Discussions＞操作方法、Q＆Aの内容が記載
B) 詳細：個別の内容を見ると解決策があります。

A)B)

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kaggle8．事例

https://spectrumtech.co.jp/products/ai_tensorflow.html
弊社ホームページのAIプログラム学習キットも参照ください。

① CNN.ipynb• 弊社で作成したtensorflow v2のcnn.ipynbを公開しています。
• https://www.kaggle.com/masa1308/cnn-ipynb• Mnist dataset(手書き文字のベンチマーク用）を使って、Convolutional NeuralNetworksを学習するものです。
• Cpuとgpuの学習速度の違いを体感してください。本gpuはRTX2080より少し遅いくらいです。十分使えます。但し時間制限38hours/weekがあります。

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kaggle8.事例

https://spectrumtech.co.jp/products/ai_tensorflow.html
弊社ホームページのAIプログラム学習キットも参照ください。

② linear.ipynb• 弊社で作成したtensorflow v2のlinear.ipynbを公開しています。
• https://www.kaggle.com/masa1308/linear-ipynb• titanic号の生存状況を予測モデルです。
• コンペにも同様なものがあります。以下も参照ください。
• https://www.kaggle.com/c/titanic

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kaggle9.コンペへ出展① 出展に必要なこと• スポンサーとしてコンペへの出展も可能です。
• プロフィール、解決したい内容を記述し、kaggleにコンタクトします。
• More＞host a competition: get started• プロフィール作成

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kaggle9.コンペへ出展① 出展に必要なこと• スポンサーとしてコンペへの出展も可能です。
• プロフィールを作成し、kaggleからのコンタクト待ち。
• More＞host a competition: get started• プロフィール作成② コンペ内容作成• 課題解決したい内容を作成し、必要なdataを添付し、賞金などを設定し提出• 既にある課題内容をよく確認し、提出しましょう。

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