Share This
Связаться со мной
Крути в низ
Categories
//🥇 Не любите Kaggle? Вы просто не умеете его готовить

🥇 Не любите Kaggle? Вы просто не умеете его готовить

Подробно рассказываем с чего начать и как продолжить участвовать в соревнованиях Kaggle новичкам. Обсудить

ne ljubite kaggle vy prosto ne umeete ego gotovit 818800a - 🥇 Не любите Kaggle? Вы просто не умеете его готовить

Специализация в Data Science подразумевает коллективную работу над проектами. Для этого необходимы навыки коммуникации и решения реальных задач. Один из лучших способов их развить – участие в соревнованиях. Оно позволяет не только обновить портфолио и попробовать себя в различных областях науки о данных, но и научиться эффективно взаимодействовать с другими специалистами.

Kaggle – это платформа, на которой собраны соревнования, курсы, базы данных, туториалы с кодом и обсуждения для решения реальных проблем с помощью Data Science. Существует несколько типов соревнований:

  • Проекты для обучения, предназначенные для новичков, например одни из самых известных Titanic-Machine Learning from Disaster и House Prices- Advanced Regression Techniques.
  • Проекты, в которых представлены данные для обучения и в которых ожидаемый результат известен как компании, так и участникам.
  • Соревнования с денежными призами, с помощью которых компании ищут лучшие решения своих проблем или новых сотрудников (в данном случае результат обычно известен только компании). По мере того, как участники загружают свои материалы, Kaggle делится в режиме реального времени распределением результатов каждой из команд в списке лидеров.

Соревнования обычно длятся от двух до шести месяцев, и участникам разрешается загружать по пять работ в день (как отдельным лицам, так и командам). Призовой фонд соревнований может быть как денежным, так и символическим (мерч Kaggle и приглашения на конференции для лучших команд).

ne ljubite kaggle vy prosto ne umeete ego gotovit df406ef - 🥇 Не любите Kaggle? Вы просто не умеете его готовить

С чего начать?

Одной из причин, по которой большинство людей не решаются приступить к соревнованиям Kaggle, является недооценка своих знаний, опыта, методов и уровня навыков. Для новичка это самая важная и сложная часть, так как соревнования Kaggle отличаются сложностью и высоким уровнем навыков других участников. Не стоит складывать руки, вот несколько советов, которые помогут вам начать работу в правильном направлении.

Изучите данные

Выберите соревнование, в котором вы действительно заинтересованы. Когда вы работаете над проблемой по теме, которая вас действительно интригует и привлекает, вы будете более увлечены и привержены тому, чтобы довести ее до конца и найти лучшее решение. У вас также должен быть небольшой опыт и интерес к проблеме: это поможет начать и увеличит ваши шансы на успех.

Перед тем, как приступить к соревнованию, изучите данные и загляните в Discussion блог c обсуждениями соперников. Оцените свой уровень навыков, необходимых для реализации проекта, и убедитесь, что тема вас интригует. Это подкрепит мотивацию как в образовательных соревнованиях, так и в соревнованиях с денежными призами.

Присоединитесь к сообществу

Принимайте активное участие в форумах – это отличная возможность узнать, как другие участники создают функции и интерпретируют данные. Кроме того, читайте сообщения в блоге с подробным описанием предыдущих соревнований. Загляните в официальный блог Kaggle на Medium, где представлены интервью с лучшими участниками и победителями соревнований. Если вы где-то застряли и не знаете, что делать дальше, спросите на форумах или объединитесь с кем-то, кто может научить вас необходимым навыкам.

Как только вы освоитесь с платформой и почувствуете уверенность, исследуйте различные типы соревнований, попробуйте себя в академических исследованиях и в проектах для бизнеса. Каждый раз ищите что-то новое, это не только увлекательно и умственно стимулирует, но и дает вам возможность учиться, выходя за рамки комфортной зоны. Каждое соревнование, в котором вы принимаете участие – это возможность научится новому у своих коллег и понять лучше слабые стороны вашей моделей и подходов. Задавайте себе как можно больше вопросов. Проверьте, можно ли применить схожие модели для решения аналогичных проблем в одних и тех же или совершенно разных областях.

Построение моделей

Принимающие компании не публикуют простые задачи, которые могут быть решены в течение одного дня. Представленные проекты сложны и запутаны. Компании предлагает призы победителям и структурирует конкурс таким образом, чтобы получить назад потраченные деньги. Большинство из них рассматривают Kaggle как платформу для решения своих самых сложных и больших проблем – ваши решения должны быть инновационным и уникальными. Чтобы иметь шанс занять призовое место в любом соревновании, нужно не только настроить алгоритмы, но и пройти обучение передовым моделям и провести расширенные исследования. Это потребует терпения, исключительных навыков обработки данных, времени и креативности для создания перспективных моделей.

Отправьте результаты

Всегда представляйте решение до истечения крайнего срока. Потратьте время, чтобы досконально разобраться в домене, прежде чем приступать к анализу данных. Детальное понимание данных и области их применения поможет получить четкое представление о том, как анализировать данные. На каждом этапе конкурса включайте в план создание алгоритма оценки модели, который имитирует оценку теста Kaggle (например, использование простой десятикратной перекрестной проверки). Подробно разберитесь в матрице оценки и используйте данные для обучения при создании различных функций. Помните, что у одной модели мало шансов попасть в первую десятку. У вас будет возможность добраться до первых строчек рейтинга, если вы сможете создать как можно больше моделей, а затем собрать их вместе.

Как продолжить

Существует несколько подходов к призовым местам в соревнованиях Kaggle – все зависит от вашей цели. Первые два – это инженерные функции и нейронные сети. Разработка функций дает шанс, если вы понимаете данные изнутри, начиная с построения гистограмм. Частью этого является создание и тестирование функций, чтобы определить, какие из них коррелируют с целевой переменной.

Максимальный выигрыш для моделей на Kaggle – это ансамбли деревьев принятия решений. При таком подходе глубокое обучение и нейронные сети – это хорошие способы начать, если вы имеете дело с наборами данных, которые содержат проблемы с классификацией речи или изображений.

Обзор последних соревнований

ne ljubite kaggle vy prosto ne umeete ego gotovit 3712e86 - 🥇 Не любите Kaggle? Вы просто не умеете его готовить

SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19 Detection

Дедлайн для регистрации команд: 2 августа 2021 г.

Дата окончания: 9 августа 2021 г.

Призы: 1 место – $30,000, 2 место – $20,000, 3 место – $10,000, специальный приз для студенческой команды.

В этом соревновании вам предстоит выявить и локализовать аномалии COVID-19 на рентгенограммах грудной клетки. Цель – классифицировать рентгенограммы как отрицательные для пневмонии или типичные, неопределенные или атипичные для COVID-19.

Подробнее: https://www.kaggle.com/c/siim-covid19-detection

CommonLit Readability Prize

Дедлайн для регистрации команд: 26 июля 2021 г.

Дата окончания: 2 августа 2021 г.

Призы: 1 место – $20,000, 2 место – $15,000, 3 место – $10,000.

В этом проекте вы создадите алгоритмы оценки сложности чтения для школьников. Данные включают информацию о читателях разных возрастных групп и большую коллекцию текстов из различных областей. Победившие модели обязательно должны включать текстовую связность и семантику.

Подробнее: https://www.kaggle.com/c/commonlitreadabilityprize/overview/description

Google Smartphone Decimeter Challenge

Дедлайн для регистрации команд: 28 июля 2021 г.

Дата окончания: 4 августа 2021 г.

Призы: 1 место – $5,000, 2 место – $3,000, 3 место – $2,000.

В этом соревновании вам предстоит применить навыки обработки данных, чтобы помочь идентифицировать аномальные сигналы при сканировании прорывных целей прослушивания. Данные состоят из двумерных массивов, проект предлагает использовать подходы компьютерного зрения, а также цифровой обработки сигналов и обнаружения аномалий. Алгоритм, который успешно идентифицирует наибольшее количество игл, получит денежный приз, но также может помочь ответить на один из самых больших вопросов в науке.

Подробнее: https://www.kaggle.com/c/seti-breakthrough-listen/overview/description

SETI Breakthrough Listen – E.T. Signal Search

Дедлайн для регистрации команд: 21 июля 2021 г.

Дата окончания: 28 июля 2021 г.

Призы: 1 место – $6,000, 2 место – $5,000, 3 место – $4,000.

Соревнование по созданию игровой площадки с элементами многопользовательской симуляции. Вашей задачей станет разработка агента искусственного интеллекта, которому предстоит играть против других. Мероприятие подойдет всем заинтересованным в построении игровых моделей с использованием обучения с подкреплением, Q-обучения и нейронных сетей.

Подробнее: https://www.kaggle.com/c/hungry-geese/overview/prizes

Hungry Geese

Дедлайн для регистрации команд: 26 июля 2021 г.

Дата окончания: 26 июля 2021 г.

Призы: мерч Kaggle (футболки, кружки и т. д.) достанется лучшей команде в ежемесячной таблице лидеров.

Соревнование по созданию игровой площадки с элементами многопользовательской симуляции. Вашей задачей станет разработка агента искусственного интеллекта, которому предстоит играть против других. Мероприятие подойдет всем заинтересованным в построении игровых моделей с использованием обучения с подкреплением, Q-обучения и нейронных сетей.

Подробнее: https://www.kaggle.com/c/hungry-geese/overview/prizes

***

Если вы только начинаете путь в профессии или хотите научиться решать реальные задачи из смежных областей науки о данных, соревнования – хороший способ это сделать. Обратите внимание на курс по спортивному Data Science образовательной онлайн-платформы GeekBrains. Он включает обучение с элементами соревнования в Kaggle и работу с преподавателем, который разбирает на примерах каждый урок.

Интересно, хочу попробовать

  • 2 views
  • 0 Comment

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Свежие комментарии

    Рубрики

    About Author 01.

    Roman Spiridonov
    Roman Spiridonov

    Привет ! Мне 38 лет, я работаю в области информационных технологий более 4 лет. Тут собрано самое интересное.

    Categories 05.

    © Speccy 2020 / All rights reserved

    Связаться со мной
    Close