2022/03/18

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立ち入り

안녕하세요. 오늘은 캐글 이야기를 해보려고 합니다. 요즘 AI 분야에 관한 관심과 흥미가 나날이 커지고 있죠. 데이터 사이언스와 AI 관련 서적이 끊임없이 출간되고, 수많은 교육 플랫폼과 유튜브엔 관련 영상들이 앞다퉈 올라오고 있습니다. (업스테이지 김성훈 대표님(a.k.a 성 킴)의 <모두를 위한 딥러닝 강좌>도 AI 필수 입문 강좌인 거 아시죠?) 그만큼 전공자, 비전공자를 막론하고 AI 공부 열풍이 퍼지고 있는 듯합니다.

AI分野のリーディングカンパニーであるUpstageも、世界を舞台に躍進するAI人材の育成に投資しています。「 グローバルレジデンシー」(GR)プログラムを通じて、 AI分野で最高の人材を輩出しています。

📌 アップステージ・グローバル・レジデンシー・プログラムの目的

世界最高のAIサービスを生み出した現役リーダーとともにAI技術を研究開発しています。(各種最新深層学習モデルの実装と保守性)

世界トップクラスのKAGGLEグランドマスター、リーダーのKIM SUNG-HOONとともに、KAGGLEなどの国際AIコンペティションに参加し、困難な課題を克服するために自分自身に挑戦します。

香港学科、KAIST、ソウル大学校の教授、博士課程の学生とともに、世界トップクラスのAI研究を行っています。

このエピソードは、GRプログラムに参加し、アップステージAIチャレンジチームの一員として韓国で6人目のグランドマスターとなったアップステージのキム・ユンスのアップステージトークに基づいています。リベラルアーツの授業で初めてPythonを学んだ後、人工知能の分野に本格的に参入したムーン出身の才能を持つムンとキム・ユンスは、カグルグランドマスターになるプロセスと努力を捉えました。

2021年国内5人しかいなかったキャグルグランドマスターの名簿に、キム・ユンスさんの名前が堂々と6人目になりました。 アップステージAI challengesチームには、国内3人目のグランドマスターであるキム・ソンフンさんもいるそうです。 昨年の彼に続き、アップステージ出身のキャグルグランドマスターが誕生した瞬間を皆で祝いました。

AIの非孔子であるユン・ソがキャグル・グランドマスターになる秘訣は何だったのか?AIに出会ったばかりの方や、KAGGLEコンペティションに挑戦することを目標にしている方には、ユンス氏のストーリーに注意を払ってください。

機械学習とAIを初めて勉強するときに役に立った3つのこと

リベラルアーツの授業に紹介されてから、プログラミングに興味があったので独学で勉強するようになりました。私が最初に非孔子としてAIを学び始めたとき、英語、Googlering、Courseraの3つのことが私を大いに助けました。これらの3つのことは、私の研究に素晴らしい有機的な追加となっています。

まず、 それは「英語」です。AI技術や論文、コーディング関連の資料の大半が英語なので、言語の重要性を痛感しました。もちろん、外国の学校から来た言語には、ある程度の英語力があるものがあったので、言語の負担はやや少なかったです。英語は自分の専門分野で勉強する上で大きな助けになるので、スキルを磨くと技術も勉強する上で必ず役立ちます。

ここに「グーグルリング」があります。知らなかった問題に直面したとき、私はGoogleでより速く答えを検索することができました。Googleは最高の教師でした。英語で検索すると、より高品質の情報を得ることができ、コードエラーに対する答えを見つけるためのより多くのオプションを見つけるのがより効率的になります。人工知能の分野では、最新の技術があらゆる瞬間に注がれているため、迅速な情報更新が不可欠です。そのため、多くの情報が出てくる検索エンジンほど優れた教師はいません。

最後に「 コースラ」。オンライン教育プラットフォームとして、Courseraはさまざまな分野で高品質の講義を提供しています。その中で、私はAndrew Ng教授の機械学習、ディープラーニング、データサイエンスのためのPythonを取り上げました。英語で教えられる講義も多いので、英語が聴けるようになれば、講義の選択肢も増えると思います。

キャグル大会チャレンジはいつ頃

最初の数ヶ月間、私はCourseraのクラスを受講し、個人的なプロジェクトに取り組みました。その後、キャグル・コンペティションに直行しました。アンドリュー・ン教授の講義を聴き始めたのは2018年4月で、生後9ヶ月(2019年1月)頃でした。私はすぐにオンラインクラスで理論を学び、ほとんどの時間をキャグル競技で過ごし、そこで機械学習を実際に学びました。誰もが学ぶべき異なる傾向を持っています、そしてそれは誰もがそうあるべき答えではありません。しかし、競技に集中することに多くの時間を費やしたのと同じくらい、失敗や成功を通して、実践的なスキルや能力をより早く高めることができたと思います。Kaggleは、実際の企業が直面している課題に対する解決策を考え出さなければならない競争であると同時に、人工知能によって解決できる分野に焦点を当てて研究することもできました。

キャグルは、実際の競技会と教育競技に分かれています。本格的なカグルコンクールに参加する前は、適応と練習時間に慣れるために3つのチュートリアルコンクールに参加していました。もちろん、第1戦は満足のいく結果には至りませんでした。しかし、競技会への参加頻度が増えるにつれて、あなたはキャグルでよく使われるスキルの感覚を得ます。その瞬間から、私はより良いパフォーマンスをすることができました。1年半の間に、彼は8-10のソロ競技会に参加し、6つの銀メダルを獲得しました。

キャグル大会の成果に関して、もう一つの大きな転機が訪れます。2020年にアップステージのAI challengesチームに参加したことです。 インターン期間中にチームメンバーと一緒にキャグル大会で初の金メダルを獲得し、2021年8月にグランドマスターになりました。AI challengesチームで常に能力を高め、最高ランキング22位(上位0.013%)を記録することができました。

Kim YunsoのAI学習プロセスについてもっと知りたい場合は、[Upstage Talks] Undergraduate Literacy Student to Be the World No. 24 Kaggleグランドマスターをご覧ください!

キャグル大会参加の目的と得たもの

Kaggleコンペティションに積極的に参加して得たものがあるとすれば、それは 「AI開発者としての成長」です。前述したように、練習を通して自分のスキルを最大限に試すことができました。

Caggleには、参加を動機付けるいくつかのデバイスがあります。そのうちの1つは、 リーダーボードのランキングとティアを増やすことです。それはRPGゲームのようなものです。あなたがゲームでランキングに多くの時間を費やすのと同じように、Kaggleは彼の評価を向上させるために投資を続けなければなりません。頑張れるようにランキングを上り詰めた経験は、満足感と楽しさでした。このささやかな楽しみは、自然に最新技術への興味と情熱につながりました。さまざまな問題解決アプローチに苦労することで、より多くの試みと努力が生まれました。その結果、自分のスキルが徐々に上がってきていると感じており、自分のスキルを外部から証明し、開発者としての価値を知ってもらうことができる、キャグル競技で上位にランクインできる楽しい仕組みなので、多くの方が積極的に関わっていると思います。

キャグルコンペティションに参加することには、もう1つの良い点があります。ディスカッションは、世界中の優れた開発者がコードやアイデアを共有する場所で、 多くの洞察と新しいプログラミングのアイデアを提供します。開発者が問題解決の際の質問や難しさを共有すると、他の開発者が持っていると思う代替案と答えを提供します。その中で、問題のさまざまなアプローチと定義を発見して、問題に対する視野を広げることができます。また、初心者開発者の成長の大きな部分を占めています。また、コンペティションによって提示されるさまざまな問題領域があるため、いくつかのコンペティション(ビジョン、NLP、表形式など)に参加すると、その分野でSOTAスキルを学ぶのに役立ちます。そのため、開発者にとって、Kaggleコンペティションは学び、成長する場所として機能しているようです。

📌 キャグルグランドマスターとは何ですか?

グランドマスターになるには、5つの金メダルを獲得する必要があります。少なくとも1つのソロメダルが含まれている必要があります。Kaggleコンペティションの参加者の総数は約170,000人です。そのうち、世界中に248人のグランドマスターしかいません。それは非常に少数の人々が得ることができる素晴らしいタイトルです。Kaggleコンペティションのレーティングは、合計5つのティア(ティア)に分かれています。Nobis → Contributor → Expert → Master → Grandmaster (Top Rated)

カグルグラードマスターになることができた原動力

キャグルグランドマスターになる背後には4つの大きな原動力があります。 情熱、時間、設備、素晴らしいチームメンバー。

まず、楽しむことから生まれる「情熱」です。先ほども言ったように、頑張っても戻ってくるランキング制度があるので、参加してとても楽しかったです。もちろん、短期間で良い結果を得ることは容易ではありません。失敗をたくさん経験しても、一貫して参加するモチベーションと情熱があれば、最終的には良い結果を出せると思います。

第二に、「 時間」です。1つのカグル競争に集中するには、1〜2ヶ月でカグルに完全に投資する時間と余裕が必要です。毎日投資しなければならない時間の基準はありません。私の場合、グランドマスターになるまで、一日のほとんどを泥棒で過ごしました。もちろん、何か他のことをしたいのであれば、あなた自身の基準を設定し、バランスを見つけることが重要です。

3つ目は「装備」です。画像コンテストでもビッグデータコンテストでも、機器は重要です。十分なパフォーマンス機器がなければ、トップに到達するのは難しいかもしれません。たとえば、1 つの GeForce RTX 2080 Ti で実験を完了するには 1 日かかります。一方、4つのRTX 3090をお持ちの場合は、4時間以内に仕上げることができます。大量のGPUメモリが必要な場合は、適切に学習するのが困難な場合があります。それはあなたが最初に始めるときにすべての機器を所定の位置に整える必要があるという意味ではないようです。私は2080 Ti、AMD Ryzen CPU、64GBのRAMから始めました。機器の装備に問題がある場合は、Google Colab TPUもオプションです。私はアップステージのGRチームに加わり、良い装備を持っていたので、より満足のいくパフォーマンスを得ることができました。

最後は「素晴らしいチームメンバー」です。大会はソロとチームを選んで出場することができます。 それぞれ一長一短があります。ソロ参加は一人ですべての問題を解決しなければならないので、スキルアップの幅が大きいというメリットがあり、チーム出場はチームメンバーと一緒に頭を合わせて様々なアイデアや試みができるというメリットがあります。短所は長所の反対の側面でしょう。 このように長所と短所があるので、自分の傾向に応じて様々な挑戦をしてみることが重要だと思います。 私は両方とも好きで、チームで出場して最初の金メダルを取ることができました。 アップステージAI challengesチームでチームリーダーであるキム・ソンフンさん(a.k.a. ライムロボット_世界最高ランキング12位、国内3番目のキャグルグランドマスター)、同僚と協業を通じて多くのことを学ぶことができました。 このような経験が機械学習の知識と能力の向上はもちろん、良いキャグル大会の成果を出すのに多くの助けになりました。

結論

ここまで、キャグルグランドマスターのユンスさんのお話をお伝えしてきました。 AIを初めて知ったきっかけから、アップステージAI challengesチームに参加してキャグルグランドマスターになるまでの道のりをご紹介しました。 非専門家としてAIの勉強に誰よりも真摯に取り組んできたユンスさんをアップステージはいつも応援しています。ユンスさんの話がもっと知りたい方は、ユンスさんのストーリーと様々な勉強の秘訣が詰まったアップステージトークをご覧ください。