MiniKaggle作りました

MiniKaggleリポジトリ
https://github.com/ktakita1011/MiniKaggle

以前の紹介資料 オレオレKaggle開発環境
https://speakerdeck.com/ktakita1011/oreorekagglekai-fa-huan-jing

Transcript

1. MiniKaggle 作りました 関西Kaggler会 交流会 in Osaka 2025#1 2025. 3. 7
2. 自己紹介
3. 自己紹介 関西Kaggler会過去発表 関西Kaggler会 交流会 in Osaka 2023#3
4. 皆さんコンペ開催してますか？ 皆さん！！ 機械学習コンペティションを開催したことありますか？
5. なぜコンペを開催したくなるのか 手を上げた方はおそらく これらのような目的でコンペティションを開催したかと思います - イベントの一環 - 人材育成 - 個人・社内データを使いたい - 開催する側に回ってみたい などなど
6. ローカルコンペティション開催選択肢 Kaggleにはコミュニティコンペという、個人がコンペ開催できる機能がある
7. Kaggleコミュニティコンペ開催しづらい問題 外に公開したくない、 公開できないデータでコンペ開催した いがどうすれば・・・ コミュニティコンペには Private設定もあるがいろんなしがらみで開催しづらい問題 - データに個人情報がある - 社内データを社外サーバーにアップロードできない ※Kaggleコミュニティコンペは Private設定だと公開コード設定できないので注意
8. ローカルコンペシステム「MiniKaggle」 冬休みに作りました。誰でも使えるので使ってください https://github.com/ktakita1011/MiniKaggle
9. ローカルコンペシステム「MiniKaggle」
10. どんな機能があるの？ 基本機能 - ユーザー認証機能 - submission提出機能 - 順位表(Public/Private) - submission 最終選択機能 追加機能 - 提出回数制限機能 - adminユーザーのみprivate順位表確認機能 基本的にコンペ開催するための基本機能は揃っています。
11. どうやって使うの？ 基本的には以下の手順で利用できます。 1. サーバーを用意 2. コードのダウンロード 3. 環境構築 4. test.csvの答えデータの登録(test_answer.csv) 5. 評価指標のコードを登録 6. streamlitを立ち上げ、ユーザー登録して開始 ほぼすべてpythonのみで作成しているので改造もしやすいと思います。 pythonのライブラリである「 streamlit」を使っているため、 pythonフレンドリーです。 最低限、サーバー、環境構築、データの登録、評価指標、ユーザー登録だけで OK ※詳しい使い方はgithubリポジトリのREADME参照
12. 事前準備は？ - データセット - train.csv - test.csv - submission.csv - test_answer.csv - 評価指標 - MiniKaggleへ評価指標コードを編集 - 参加者 - 声掛けがんばりましょう！！！！！！！！ データセットの用意と評価指標、そして 「参加者」がいればOKです！ 参加者へ配布 uv入っていればこのコマンド一発で環境構築＆起動 !!
13. 皆さん良い ローカルコンペライフを
14. Thanks !