Kaggle/learntools

解決する問題

Kaggle Learn のインタラクティブコースでは、学習者の演習コードが正しいかどうかを自動的にチェックし、フィードバックを提供する必要があります。このリポジトリには、チェックロジックと、それらのコースを機能させるコース教材（ノートブック）がすべて一箇所に含まれています。

仕組み

このリポジトリには主に 2 つの部分があります。learntools フォルダはフィードバックを提供する Python パッケージです。これはコースごとのモジュール（例：Python コース用の learntools/python、ML コース用の learntools/machine_learning）と、それらのコースモジュールが使用する共有インフラストラクチャを提供する core モジュールに分かれています。notebooks フォルダには、生のコースノートブックと、Kaggle にアップロードされる最終形式に変換するテンプレートツールが含まれています。一部のコースでは、テンプレートシステム外で作成された場合、ノートブックを learntools パッケージ内に保持します。

対象読者

主に Kaggle Learn チームと、コースコンテンツを維持または更新する貢献者です。README には、これらの教材は「独立して動作するように設計されておらず、Kaggle Learn の外部ではおそらく役に立たない」と明記されています。したがって、エンドユーザー向けの汎用学習ツールではありません。

ハイライト

• Kaggle Learn の演習チェックの背後にあるオープンソースコード。
• モジュール設計：コースごとのチェッカーと共有コア。
• コースのソースノートブックと、公開バージョンを生成するテンプレートシステムが含まれています。
• テストはスクリプト（test.sh）を使用してさまざまな Docker イメージに対して実行でき、特定のトラックや個々の演習を対象にすることができます。