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【kaggle入門】処理が終わった時にLINE通知する方法~目指せ文系データサイエンティスト~

2019年5月26日

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【kaggle入門】処理が終わった時にLINE通知する方法~目指せ文系データサイエンティスト~

2019年5月26日

kaggleでkernelの処理が終わった時にLINE通知する方法~目指せ文系データサイエンティスト~

 

40歳からプログラミングを始めた私。

最近は競技コンペサイト「kaggle」にはまっています。

企業やアカデミアが予測モデル作成に関するお題とデータを提供し、世界中のデータサイエンティストがその予測モデルの精度を競い合うコンペサイトです。

主催は天下のGoogle。お題やデータだけでなく、予測モデル作成に必要な計算リソースまで提供してくれています。

但しその計算リソースをもってしても、サーバ側で重い処理を走らせると数十分~数時間待たされる事が少なくありません。

この記事では、kaggleでkernelを走らせた後にLINEで結果を受け取るための方法を記載してみたいと思います。

 

本記事の信頼性

 

大手IT企業でデータサイエンスを活用した受託分析業務に携わっています。

元営業という異色の経歴を活かしながら、金融・製造・流通業のお客様を中心にAI活用コンサルや定着支援・人材育成・講演活動など、幅広く活動しています。

ヤエリ(@yaesuri_man

普段のお客様との会話の中でよく話題に上る内容。

名だたるデータサイエンティストの先輩を差し置いてあまり大それたことは言えませんが、ド素人である文系営業出身の私ならではの視点での紹介は喜んで頂けることが多いです。

 

kaggleでkernelの処理が終わった時にLINE通知する 具体的な方法

 

順を追って説明します。

 

step
1
LINEパーソナルアクセストークンの発行

 

まずは以下のLINEサイトから「パーソナルアクセストークン」を発行します。

 

 

登録しているメールアドレスとパスワードでログイン。

 

 

ログインしたら、「トークンを発行する」を選択

 

 

そうすると「トークンを発行する」の画面になります。

 

 

ここで聞かれているのは、

  • 通知の時に表示されるトークン名
  • 誰宛の通知としてトークンを発行するのか

です。

トークン名は適当に「kaggle」などで問題ありません。

通知先は自分。つまり「1:1でLINE Notifyから通知を受け取る」を選択しましょう。

仮にあなたが競技コンペなどで複数の人とチームを組んでいる場合は、グループを選択します。

※このサイトを見ている人はそんな人はいないと思いますが念のため。

選択すると下の方の「発行する」がアクティブになりますので選択。

 

 

43桁の長いトークンが発行されるので、忘れないようにコピーして保存しておきましょう。

登録が完了すると「LINE Notify」から連絡が来ます。

 

 

step
1
コードの追加

 

kaggleのカーネルの処理の中に、以下のコードを入れましょう。

先程発行したトークンが必要になります。

 

import requests

def send_line_notification(message):
line_token = 'YOUR_TOKEN'
endpoint = 'https://notify-api.line.me/api/notify'
message = "\n{}".format(message)
payload = {'message': message}
headers = {'Authorization': 'Bearer {}'.format(line_token)}
requests.post(endpoint, data=payload, headers=headers)

 

上記の

  • 'YOUR_TOKEN'

部分に、先ほど登録した「LINEパーソナルアクセストークン」を登録します。

後は処理を走らせるkernelの最後に上記コードをコピペするだけです。

 

kaggleでkernelの処理が終わった時にLINE通知する方法 デメリット

 

デメリットは、処理が終わったことを他の人に知られてしまう可能性があること。

知られたとしても特に問題は無いとは思いますが、気になる人は辞めた方が良いと思います。

 

※謝辞

この記事は以下のサイトを参考にさせて頂きました。

kernelを走らせている間他の事をできるので、非常に助かっています!

 

その他、pythonやkaggle、AI・機械学習といった記事のまとめはこちらです。

【2020年版】プログラミング関連の記事まとめ~目指せ文系データサイエンティスト~

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ここからは、実際に私が購入し、おすすめできると思った本やオンラインスクールを紹介します。

 

機械学習のための「前処理」入門


 

まずはこちら。「機械学習のための『前処理』入門」です。

  • これから機械学習を始めてみたい
  • kaggleやSIGNATEにチャレンジしてみたい

という方には最適な本で、個人的には一番のおすすめです。

 

データモデルの精度向上には特徴量エンジニアリングが不可欠、というよりこれが全てと言っても過言ではありません。

各種環境準備の方法やコーディングの詳細に至るまで、誰にでも分かりやすく書かれています。

この一冊さえあれば、とりあえずkaggleにトライすることができます。

 

 

Udemy「みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」


 

ベネッセが主催する、プログラミング未経験者を対象にしたコース。

数学や統計的な知識はそこそこに、文字通り人工知能と機械学習をゼロから学習できます。

受講生2万人以上、4千人以上の評価者から、5段階中4.0の評価を得ている、万人におすすめできる優良講座。

定価15,000円と高価ですが、90%OFFといったキャンペーンを頻繁に行っていますので、それを狙うのがおすすめ。

 

人工知能は人間を超えるか


 

pythonのコーディングからは離れますが、もしこの本を読んでいない人がいたら必ず一度は目を通しておいた方が良いです。

 

この界隈では有名な、東大の松尾豊先生の著書「人工知能は人間を超えるか」。

 

いわゆるAI・人工知能、機械学習といった昨今のキーワードを中心に、過去の歴史からここ最近の動き、今後の動向に至るまでを、平易な表現で丁寧に解説されています。

 

また日本ディープラーニング協会が開催する「ディープラーニング ジェネラリスト検定(通称:G検定)」の推薦図書の一つでもあります。

 

全てのビジネスマンにおすすめできる一冊。中古でもkindleでも構いませんので、これだけは目を通しておいた方が良いです。

 

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