機械学習のコンペとは？ライバルと競って技術を磨くためのポイント

機械学習はさまざまなシステムに活用されており、私たちの生活を便利にしています。そんな機械学習分野では、技術力を競うためのさまざまなコンペが開かれています。この記事を読んでいる方の中にも、コンペを通じてスキルアップしたいと思う方もいるでしょう。しかし、「どのようなコンペがあるの？」「コンペで勝ちあげる技術力を身につける方法は？」と悩む方もいると思います。そこで今回は、機械学習コンペについて解説しましょう。

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【完全版】機械学習とは？解決できる課題から実例まで徹底解説

機械学習とコンペとは

まずは機械学習とコンペの関係について解説します。

機械学習とは

機械学習はコンピュータに大量のデータを学習させ、そのデータに潜むパターンや規則性を発見させる技術です。パターンや規則性を見つけ出すことで、未来を予測したり、物事の判断を可能にしたり、作業の自動化をしたりできます。

また、機械学習に関連する言葉の1つとして、「ディープラーニング」という言葉を耳にした方もいるのではないでしょうか。AI、機械学習、ディープラーニングの3つの言葉が混同されがちですが、ディープラーニングは機械学習で使われる手法の1つに過ぎません。言葉の関係性をまとめると、「AI∋機械学習∋ディープラーニング」になります。

機械学習のコンペとは

機械学習のコンペとは、企業や研究者から出される課題に対して、エンジニアが競い合う大会のようなものです。出題されるのは機械学習に関連する課題となっており、機械学習の知識を活用しながら課題をクリアするための最適解を見つけ出します。参加者の中で最も優れた成績を上げた方には、賞金が授与されてそのアルゴリズムを企業側が買い取るような仕組みになっています。また、優秀な方は技術力のアピールにもつながるため、企業へのスカウトや新たな仕事を獲得する可能性もあるでしょう。

機械学習で注目されるコンペ5選

機械学習のコンペは、さまざまな場所で開催されています。ここでは、その中でも注目を集めているコンペを5つピックアップしてみました。

1. Kaggle
2. DrivenData
3. Nishika
4. Signate
5. Kantar Information is Beautiful Awards

それぞれのコンペについて、詳しく見ていきましょう。

1.Kaggle

1つ目の機械学習コンペは、Google社が運営する「Kaggle」です。Kaggleは機械学習コンペの中でも世界最大規模となっており、最も注目を集めているコンペプラットフォームと言っても良いでしょう。Kaggleは、コンペを受ける参加者と企業をつなぐプラットフォームとなっており、Kaggleに登録することで参加者がコンペを受けられます。企業側はKaggleに課題を掲載し、参加者はその中から解決できそうな課題を見つけ出します。企業は、精度の高いモデルを作成した参加者に賞金を授与するのです。Kaggleは、Google社が運営しているという安全性から、最も参加者が多いコンペとなります。

2.DrivenData

2つ目の機械学習コンペは、DRIVENDATAが運営する「DrivenData」です。DrivenDataは先述したKaggleと同様に、企業と参加者をつなぐプラットフォームとなっています。また、DrivenDataでは社会的問題を統計モデルによって解決するのを目的としており、人間だけではなく自然にも利益をもたらすことが狙いです。参加者は、栄誉だけが得られるものと賞金を得られるコンペがあり、優秀な成績を収めた場合にはどちらにおいても世界的に影響を及ぼすでしょう。

3.Nishika

3つ目の機械学習コンペは、Nishika株式会社が運営する「Nishika」です。Nishika株式会社は、AIに関連するサービスを中心に展開しており、開発だけではなく研修等も行っています。Nishikaは2019年12月にオープンしたコンペプラットフォームで、今まで紹介したコンペとは違って日本語で参加可能です。参加者はNishikaに登録し、その中から企業で提供している課題を解決していきます。

4.Signate

4つ目の機械学習コンペは、株式会社SIGNATEが運営する「Signate」です。株式会社SIGNATEは、AI開発やAI学習のオンライン講座を展開しています。Signateは、企業や行政が抱えるデータ課題に挑戦できるコンペであり、見事課題を解決すれば実力を証明できます。日本語のプラットフォームであるため、英語が苦手な方でも挑戦できるのが特徴です。

5.Kantar Information is Beautiful Awards

5つ目の機械学習コンペは、Information is Beautiful と Kantarが主催の「Kantar Information is Beautiful Awards」です。Kantar Information is Beautiful Awardsは、単純なデータ課題を解決するだけではなく、データをアートに変えるのが目的です。アーティスティックなデータ表示や情報の引き出し方が重視され、最終選考に残った参加者は年末の授賞式に参加できます。

機械学習のコンペで戦える実力を付けるために

機械学習のコンペで勝ち上がるためには、他の参加者に負けないスキルが必要です。ここでは、戦える実力を付けるために実施したい3つの方法を解説します。

機械学習の理論を学習する

まずは、機械学習に関する理論を身につけましょう。コンペでは実践が問われますが、実践をこなすためには基本となる理論が必要不可欠です。勝ち上がるためにも、理論と実践のどちらも兼ね備えていきましょう。機械学習の理論は、分析時に必要となる統計学や線形代数などの数学的な知識が中心です。理論を身につけた後に、実践を積んでいきましょう。

実践スキルを身に付ける

続いて、実際にプログラミングをしながら実務経験を積んでいきます。機械学習は「Python」で書かれることが多いため、まずはPythonの基礎知識から身につけていきましょう。基礎知識を習得した後は、機械学習のライブラリやフレームワークを学び、実際にプログラミングをしていきます。もし、インターンや未経験可の求人があれば、積極的に挑戦すると実践的なスキルが身につくのでおすすめです。

資格取得を目指す

最後は、資格取得を通じて機械学習に関するスキルを身につける方法です。資格取得は知識を体系的に習得できるため、基礎知識をしっかりと叩き込めます。機械学習に関する資格としては、「G検定」や「E資格」があります。G検定はジェネラリスト向けの資格となっており、ディープラーニングの概要から人工知能や機械学習に関するさまざまな知識を身につけます。E資格はエンジニア向けのため、G検定と比べてより現場で扱う人向けの内容です。資格取得を通じて、機械学習に関する知識を身につけましょう。

ビジネスに機械学習を導入するなら「UMWELT」

機械学習は、ビジネスに活用することで大きな効果を得られます。しかし、プログラミングや数学の知識がない方が機械学習の技術を一から学んでいくのは非常に大変です。そこでおすすめするのが、TRYETINGが提供しているノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTには、主に以下の特徴があります。

導入段階でつまづかない

UMWELTは、専門知識がない方でも簡単にAIを実現できるため、導入をスムーズに行えます。自社でAIの開発を実施する場合、人材の確保や既存システムへの影響を考えながら進めるため、挫折してしまうケースが多いです。しかし、UMWELTであればプログラミング知識が不要でAI開発ができるため、挫折する可能性も低いでしょう。

高精度の導入効果が見える

UMWELTでは導入実績のあるAIエンジンが使用できるため、導入後の効果が見込まれます。豊富なアルゴリズムが搭載されているため、自社の目的に応じて選択できます。さらに、それぞれのアルゴリズムを組み合わせることで、オリジナルのAIを開発可能です。

自走能力が蓄積される

UMWELTでは、導入から運用に至るまで専門のコンサルタントが並走してくれるため、専門知識がなくても安心です。さらに、サポートを受けることによって自社内のAI人材育成にもつながるため、将来的には内製化も検討できます。

まとめ

機械学習は、ビジネスの課題を解決する手段として注目が集まっています。現在は機械学習コンペを通じ、多くのデータサイエンティストが企業の課題を解決しているでしょう。しかし、自社で機械学習を活用しようと思ったときに、AI人材が不在のためなかなか実施できないと悩む企業の方も多いはずです。UMWELTはAIによるデータ分析をノーコードで可能としているため、機械学習の導入が簡単です。機械学習の導入を検討している方は、ぜひUMWELTのサービスサイトをご一読ください。

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