Kaggle от входа до фактического боевого обучения требуется для новичков Русские Блоги

Выбор упаковочного ансамбля – это метод, который я использовал в конкурсе корреляции поиска CrowdFlower, и его главное преимущество заключается в том, что он может оптимизировать любой индекс для интеграции модели. Эти индикаторы могут быть производными (например, LogLoss и т. Д.) И недоступными (например, точность, AUC, Quadratic Weighted Kappa и т. Д.). Это прямой жадный алгоритм с возможностью переоснащения.

Это означает, что вы можете избавить себя от необходимости настраивать локальную среду. Они также позволяют вам делиться кодом и анализом на Python или R. Они также могут быть использованы для участия в соревнованиях Kaggle и для прохождения курсов обучения Kaggle. Изучение и чтение кода других Kagglers — это отличный способ изучить новые методы и оставаться вовлеченными в сообщество. В последнее время во всем мире значительно возросла популярность технологий искусственного интеллекта и, соответственно, количество проводимых data science – соревнований. При этом, если ноутбук использует 2 графических ядра одновременно, лимит сокращается в 2 раза быстрее.

БСД, или как легко объяснить финансистам их же задачи в терминах машинного обучения

Например, для функции «пол» (значения – мужской и женский), использование этих двух методов может быть закодировано как и . Существует высказывание, что характеристики определяют верхний предел эффекта, и разные модели только приближаются к этому верхнему пределу по-разному или в разной степени. С этой точки зрения, хороший вклад в функциональность очень важен для эффекта модели, так называемый «Мусор в мусоре».

Вы можете копировать и использовать существующие ядра других пользователей . Когда вы фиксируете и запускаете ядро, оно запускает весь ваш код и сохраняет его как стабильную версию, к которой вы платформа Kaggle для новичка можете обратиться позже. В предыдущих сезонах выдавал себя за математика, звукорежиссёра, радиоведущего, переводчика, писателя. Бесстрашно пишет о Data Science и программировании на Python.

Как правило, хороший эффект будет иметь установка количества деревьев от 100 до 200. Конечно, некоторые люди устанавливают количество деревьев на 500, а затем настраивают только другие гиперпараметры. Здесь можно изучать машинное обучение, писать свои и разбирать чужие прогнозные модели, участвовать в соревнованиях и общаться с дата-сайентистами. 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.

Урок 1: учиться нужно у лучших

Вместо того чтобы искать задачи по изученной теории, можно начать работать над проектом и уже в процессе «добирать» необходимые знания. Так обучение Machine Learning и Data Science проходит увлекательнее и приносит больше пользы. Соревнования обычно длятся от двух до шести месяцев, и участникам разрешается загружать по пять работ в день (как отдельным лицам, так и командам).

• Когда бы я ни пытался разбираться с другими примерами и фрагментами кода, меня поражала сложность, и я сразу же терял мотивацию.
• Эти цифры основаны на средних зарплатах продактов в России по данным hh.ru.
• В шаге 3 при настройке блокнота вы загрузили файл “kaggle.json”.
• Это подкрепит мотивацию как в образовательных соревнованиях, так и в соревнованиях с денежными призами.
• Теперь, кроме регрессии и Neural Network, в моем арсенале появились «wonder boostings» .

Каждый раз выдумывать что-то сложное и новое не требуется. Компании выкладывают на Kaggle самые сложные и запутанные проблемы, которые не решить за один день. В реальном Data Science они могут быть простыми, да и бизнес диктует требование выбирать более лёгкие задачи с быстрым результатом. А конкретно — так называемый исследовательский (разведочный) анализ данных.

Цель этого конкурса – использовать большое количество бинарных изображений морского планктона, предоставленных для построения моделей для достижения автоматической классификации. Принимающие компании не публикуют простые задачи, которые могут быть решены в течение одного дня. 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.

Так как используется несколько файлов, нужно понять, как они связаны между собой, хотя для первого notebook мы будем использовать один файл, чтобы упростить работу. Чтение других ядер также поможет нам ознакомиться с данными и понять, какие переменные важны. Лучший способ участия в соревновании — найти чужое ядро с хорошим результатом в таблице лидеров, скопировать его и попытаться улучшить результат. Потом поделиться своим ядром с сообществом, чтобы другие могли использовать его. Как только вы осознаете, что здесь главное — не превзойти других, а улучшить свои навыки, вы получите от соревнований максимальную пользу. Когда вы регистрируетесь на Kaggle, вы получаете не только доступ ко всем ресурсам, но и возможность стать частью сообщества экспертов по аналитическим данным.

Участок справа показывает количество клиентов в каждом бине. С этой вкладки мы можем загрузить получившиеся файлы на компьютер, а потом выгрузить их для участия в соревновании. Их оценки не приближают нас к вершине таблицы лидеров, но оставляют место для множества улучшений в будущем! Также мы получили представление о производительности, которую мы можем ожидать, используя всего лишь один источник с данными. Попробуйте обучить свою первую модель на несложном датасете. Например, модель Random Forest из библиотеки scikit-learn — у нас есть об этом хорошая статья.

Эти решения с открытым исходным кодом и обмен опытом являются очень хорошими справочными материалами для начинающих и опытных пользователей. На этой стадии у начинающего дата-сайентиста обычно уже есть свои методы работы с данными и прогнозирующие модели — поэтому еще раз изучите «ядра» других пользователей. Можно задать коллегам вопрос, начать дискуссию или просто дополнить свои наработки. Kaggle используют и начинающие, и опытные дата-сайентисты со всего мира. Есть пользовательский рейтинг — очки в нем можно заработать за решение задач по машинному обучению, обсуждение на форуме, публикацию своего кода и наборов данных.

Анализ результатов работы архитектуры YoloV3 на медицинских снимках

Каждое соревнование, в котором вы принимаете участие – это возможность научится новому у своих коллег и понять лучше слабые стороны вашей моделей и подходов. Проверьте, можно ли применить схожие модели для решения аналогичных проблем в одних и тех же или совершенно разных областях. 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. Утечка данных от цели к признакам приводит к перегрузке модели. Но понять, почему утечка происходит в том или ином признаке, сложно. Featexp также помогает определить относительную важность того или иного признака. Но большинство единиц EXT_SOURCE_1 сосредоточено в специальном бине значений, что означает, что признак почти одинаков для большинства клиентов и, следовательно, не может хорошо их дифференцировать.

Чтобы запустить весь notebook и записать новую версию, нужно нажать голубую кнопку Commit & Run в правом верхнем углу ядра. Это действие выполнит весь код и сохранит любые файлы, которые будут созданы во время запуска. Закоммитив notebook, мы сможем получить доступ к любым прогнозам, сделанным нашей моделью, и подать их на оценивание.

С помощью одного из этих сервисов вы сможете запустить свой блог как отдельный сайт с выбранным дизайном и уникальным адресом. Вам не будут навязывать, на какие темы можно создавать контент, а на какие — нет. Но приготовьтесь к тому, что такой блог сложнее продвигать, а за многие функции конструктора придётся платить.

Перед вами стандартный Jupyter Notebook с немного отличающимся внешним видом. Вы можете писать код на Python или обычный текст (используя синтаксис Markdown) точно так же, как и в Jupyter, а потом запускать код на облачном сервере Kaggle. Однако ядра Kaggle имеют некоторые отличительные особенности, недоступные в Jupyter Notebook. Нажмите стрелку влево в правом верхнем углу, которая откроет три вкладки (если вы в режиме полноэкранного просмотра, эти вкладки уже могут быть открыты). Создание новых обсуждений и использование чужого ядра не только не возбраняется, но и поощряется! В школе это посчитали бы жульничеством, а в реальном мире это чрезвычайно важный навык командной работы.

Перевод Линейная алгебра для исследователей данных

И если вы вдруг поймёте, что Kaggle вам «не зашёл», — не проблема. Для многих платформа стала всего лишь первой ступенью перед запуском собственного проекта или трудоустройством. Одна из важных фишек Kaggle — участники могут публиковать краткое описание своего решения, так называемое kernel («ядро»). Посмотрим, чем соревнования отличаются от ежедневных задач дата-сайентиста.

Актуальные бои – как представить результаты своего проекта на Kaggle

Если вы начинаете с нуля, то выберите Python, это универсальный язык, он поможет в решении самых разных задач. Для начала можно прочитать нашу статью про Python-минимум для дата-сайентиста. Мы попробуем поучаствовать в обучающем соревновании, не предусматривающем каких-либо поощрений, кроме опыта. Сегодня я хотел бы поговорить о том, как не имея особого опыта в машинном обучении, можно попробовать свои силы в соревнованиях, проводимых Kaggle. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, не стесняйтесь оставлять свои отзывы ниже, или вы всегда можете связаться со мной по щебет, До тех пор, до встречи в следующем посте!

Автор предложил серию методов (таких как Bagging) в литературе , чтобы уменьшить этот риск и стабилизировать производительность интегрированной модели. Использование этого метода требует сотен или тысяч базовых моделей. По этой причине в конкурсе CrowdFlower я сохранил все промежуточные модели и соответствующие результаты прогнозирования в процессе корректировки в качестве базовой модели. Преимущество этого заключается в том, что не только можно найти лучшую единственную модель , но и все промежуточные модели могут также участвовать в интеграции моделей для дальнейшего улучшения эффекта.

ТОП-15 книг по Python: от новичка до профессионала

Преимущество этого метода в том, что не нужно загружать файл учетных данных при каждом повторном запуске блокнота. Этот процесс можно суммировать, как показано на рисунке 3 ниже, и его цель состоит в том, чтобы избежать наложения модели для получения модели с хорошей способностью к обобщению. Если вы не установите Private LB (т. Е. Все тестовые данные https://deveducation.com/ используются для расчета Public LB), игроки постоянно получают обратную связь от Public LB (т. Е. Набор тестов), а затем корректируют или фильтруют модель. Здесь я хочу подчеркнуть, что когда Kaggle подсчитывает баллы, он получает баллы Public Leaderboard и Private LB. В конкурсе каждый человек может подать заявку, используя только один аккаунт.

Каждый раз, когда модель переобучается, новые данные для обучения могут быть сравнены с хорошо проверенными данными (обычно это данные, которые использовались при первой сборке модели). Корреляция тренда может помочь вам отследить, изменилась ли как-то зависимость признака от цели. В разделе 2.4.2 мы упомянули результаты локальной проверки. При отправке результатов прогноза в Kaggle мы также будем получать отзывы от Public LB. Создание алгоритма оценки модели, который имитирует оценку теста Kaggle (например, использование простой десятикратной перекрестной проверки). Как только мы разобрались с данными и проблемой, мы можем начать структурировать задачи машинного обучения.