Kaggle Kernel上でFast AIの教材を使って学べるそうなので始めてみる

はじめに

Fast AIがkaggleのkernel に対応した、ということを聞いてはじめることにしました。 回ごとに学んだこと、感想などをまとめていきたいと思います。

Fast AIとは

コーダーのためのディープラーニング無料の学習サイト（英語）である。 特徴は、既に実装済みのライブラリのコードをJupiterNoteBook上で動かしながら概形を把握し、 その後実装の内部に触れていくというトップダウン方式の学習方式をとっている。 トップダウンの方式を取ることで、モチベーションを保ちつつ、学習を進めていくことができる、とのこと。 学習の進め方は、講義の動画を見ながら手元のJupiterNoteBookを動かしていく、という感じ。

今まではGPUが使えるサーバーを借りて学習環境（Jupiter Notebook）を作る必要があったため、 セットアップにはひと手間必要だったが数ヶ月前にFast AIがKaggle Kernel上で動くようになった。

Kaggle Kernelとは

Kaggleが提供しているブラウザ上でpythonのコードを動かすことができる環境。Githubのようにそこに記述したコードのバージョニングをしたり、他の人たちと共有できるようになっている。今回Fast AIが使えるようになったのも、この共有機能のため。

KernelでFast AI使えると嬉しいところ

• GPU環境が無料で使える
• DeepLearning用のパッケージ等が既に環境にインストールされているので設定が楽
• Kaggle Competitionのデータのアクセスが簡単

3番目について補足すると、Kaggleとはそもそもデータサイエンティストの集うコミュニティサイトで特に、企業によるコンペが盛ん。 企業はコンペのために訓練用データを提供してくれていて、Fast AIで学んだアプローチをこれらデータに適用して理解を深めたり、また実際のコンペの問題を解いたりすることができる。

Fast AIコースマップ

全7回

Deep Learning For Coders—36 hours of lessons for free

1: Recognizing cats and dogs 2: Improving your image classifier 3: Understanding convolutions 4: Structured, time series, &language models 5: Collaborative filtering. Inside the training loop 6: Interpreting embeddings. RNNs from scratch 7: Resnets from scratch