Roamで学ぶ、機械学習(ML)
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Roamで学ぶ、機械学習(ML)

こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。

0  はじめに

2021年9月1日(水)から「Roamで学ぶ、ML」をスタートさせていただきます。2021年8月2日からKaggleでスタートした30 Days of MLをRoamを使って4か月かけてマスターするコースです。

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最初の3週間はRoamの使い方に慣れるのに充当し、残りの100日間はPythonと機械学習の勉強をします。

残りの100日間はPythonと機械学習の勉強

1  Kaggleが主催した「30 Days of ML」とは?

30 Days of MLはKaggleにて最高位の称号「Grandmaster」を全4カテゴリ(Datasets、Competitions、Notebooks、Discussion)で獲得し、世界初のQuadruple GrandmasterとなったAbhishekさんがスタートしたプログラムです。

プログラムは4つのパーツに分かれています。

①Python:Pythonの基礎を学ぶ

②Intro to ML:機械学習の基礎

③Intermediate ML:機械学習の中級コース

④Competition:機械学習の競技

※重要:こちらのCompetitionは期限が既に過ぎています。内容を確認することはできますが競技の参加することはできません。

「Roamで学ぶ、ML」では代わりに、Tabular Playground Seriesの競技に参加することにします。

Tabular Playground Seriesの競技に参加する

2  機械学習を勧める理由

MITの学長は機械学習のスキルと専門知識を兼備した人材を「the bilinguals of the future(未来のバイリンガル)」と定義しています。

また、LinkedInの調査によりますと2020年にもっとの人気のあった職業として、1位が人工知能の専門家で、3位にはData Scientistがランクインされています。

時代の流れを考えても今後機械学習専門家のニーズは益々増えるはずです。

3  Kaggleを通じたMLの勉強は英語学習にも役立つ

Kaggleのコンテンツはほとんどが英語で書かれていて、コースを受講したりCompetitionに参加するためには英語力を鍛える必要があります。

30 Days of MLの初日はNoviceのKaggleユーザーからいきなり、Contributorへとレベルアップすることから始めます。

Novice から Contributor へとレベルアップ↗️

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Contributorへとレベルアップするためには、自らディスカッションに参加する必要もありますので、英語を書く練習にもなります。

こうして、英語を使う機会を意図的に増やすことで今まで体験してなかった英語力を鍛えることができます。英語「を」学ぶより、英語「で」学ぶを勧める理由は下記のnoteを参考にしてください。

4  KaggleはTellよりShowの時代変化にも合致している

ネットの普及で世界は自ら自分の実力をアピールする(Tell)から、実力を公の場で公開する(Show)時代へと変わっています。公開されている情報を見て、アカデミックも仕事も向こうから必要な人材を迎えに来る。

Kaggleの熟練度は4つの領域に分かれています。

■Competitions
■Datasets
■Notebooks
■Discussion

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そして、それぞれの領域には5つのレベルがあります。

■Novice
■Contributor
■Expert
■Master
■Grandmaster

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こうした情報は全て公開されていて、自分の実力を公の場で証明することができます。

5  プログラムの特徴①:全ての学習はRoam上で

「Roamで学ぶ、ML」では全ての学習をRoam上で行います。

全ての学習をRoam上で行う

AbhishekさんのYouTube動画(全部で24本)はスクリプト付きでRoamに埋め込んだ状態でシェアさせていただきます。

YouTube動画はスクリプト付きでRoamに埋め込んだ状態でシェア

重要な箇所にタイムスタンプをつけながら講義を進めます。動画へのタイムスタンプやメモはチュートリアルを進めながらも追加してください。

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講義が一通り終わりましたら、今度はKaggleのチュートリアルを参照しながら、Roamに埋め込んだCoCalcのJupyter notebookで学んだ内容を確認します。

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Kaggleのチュートリアルを見ながらコードを確認する際の様子です。

Jupyter notebookでチュートリアルの内容が理解できましたら、Kaggleのnotebookでもう一度復習をすることをお勧めしたいです。

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こうして動画を見ながら学んだ内容を自らの言葉でまとめる。そして、チュートリアルを読みながらコードを実行できるメリットはとてつもなく大きいです。

6  プログラムの特徴②:内容を日本語に訳すのも簡単

全てのコンテンツはRoam上で埋め込んで学習を進めますおで、必要に応じてチュートリアルや動画のスクリプトをDeepLなどの機械翻訳で日本語に訳すのも簡単です。

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7  プログラムの特徴③:巨人の肩の上に立つ

KaggleのCompetitionでは参加者が提出したnotebookも公開されています。例えば、Titanicの問題で自分の予想は77%だったのに対し、100%で予想できた方のnotebookを閲覧することができます。

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こうしたnotebookは、Roamへ埋め込むことができますのでどんな方法が採用されているのかをチェックしながら、CoCalcのnotebookで結果を再現することもできます。まさに、巨人の肩の上に立つような体験が実感できます。

巨人の肩の上に立つような体験が実感できる

これは、機械学習における先人達の天才的なひらめきと途方もない努力の結果を味方にすることとなります。

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Kaggle のMLコースをRoamで学ぶことで、複利で上達する体験を始めませんか?

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8  プログラムの日程

「Roamで学ぶ、ML」は全部で6つのセクションに分かれています。

①Roamに慣れる
②Pythonの基礎
③機械学習の基礎
④中級レベルのML
⑤Kaggle Competitionで必要なスキル
⑥競技へ参加

参加者の知識レベルにもよりますが、基本的には下記の日程で進めさせていただきます。最初の3週間はRoamの基礎とKaggleを講義をRoamで受ける方法を学び、そこから100日間はPythonと機械学習のレッスンを受講します。

最初の3週間はRoamの基礎とKaggle講義をRoamで受ける方法を学ぶ

■01日〜28日:Pythonの基礎
■29日〜48日:機械学習の基礎
■49日〜70日:中級レベルのML
■ 71日〜87日:競技で必要なスキル
■88日〜99日:競技に参加

9  まとめ

Kaggle Competitionに参加できるレベルのスキルを鍛えるのはそう簡単ではありません。しかしながら、自分を信じてRoamで学びますと、なりたい未来の自分に近づけることができます。

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4か月後の未来の自分のために、報われる努力を始めてください。

Roamで学ぶ、MLは2021年9月1日(水)からのスタートです🚀。


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