Из-за абстрактной сути таргета, малого объема данных и не полностью успешной нормализации, задача получилась достаточно шумной и требует максимальной стабильности подходов в решении. Метрика оценки — корень из среднеквадратичного отклонения (RMSE). Соответственно, в качестве данных был предоставлен набор фотографий (не слишком много, около 4000) и некоторый рейтинг популярности питомца. Последнее, причем, получилось не особо хорошо, потому что кошки/собаки и разные породы имеют несколько разный средний рейтинг. Но, конечно, основная задача проекта — это всё же проведение соревнований.
Решение Задачи Титаник На Kaggle Для Начинающих
В организации соревнований участвуют крупные и не очень компании, а многие задачи решают реальные проблемы медицины, ИИ, разработки и т. Доступ ui ux дизайн к датасетам и образцам кода можно получить даже до регистрации. А вот писать комментарии и участвовать в соревнованиях могут только зарегистрированные пользователи. Утечка данных от цели к признакам приводит к перегрузке модели.
Найти правильный подход обучения и уместить всё в разумные рамки времени и памяти оказалось сложной задачей. Как и многие другие, для работы со всеми SOTA моделями я использовал Pytorch и замечательную библиотеку timm — она содержит почти все лучшие модели и предобученные чекпойнты в открытом доступе. Если вы слышали что-то о Kaggle, но ещё не пробовали платформу в работе, то эта статья для вас. В ней относительно коротко рассказывается о том, как всё это работает, в каких соревнованиях можно участвовать и какие вообще возможности предоставляет платформа участникам. Время от времени здесь публикуются статьи с упоминанием Kaggle. Это крупнейшая международная платформа соревнований по Knowledge Science.
Наработками можно поделиться с сообществом, существует и возможность оценки работ других пользователей. Участники платформы выкладывают самый разнообразный контент — от EDA-задач (Exploratory Data Evaluation, он же подробный разбор) с соревнований до простых методов, которые дают возможность оптимизировать собственный код. Эти простые проверки часто помогали мне в создании лучших моделей в реальных задачах и в Kaggle. С featexp требуется 15 минут, чтобы посмотреть на графики, и это определенно стоит того. Чтобы вы легко могли попробовать сами, я решил включить эти методы в пакет featexp на Python, и в этой статье мы увидим, как их можно использовать для исследования признаков. Мы будем использовать датасет из соревнования Kaggle House Credit Score Default Risk.
Достаточное Количество Времени
Соревнование под названием Google – Isolated Sign Language Recognition проводилось на платформе Kaggle и длилось около трех месяцев. Помимо Google в организации соревнования приняли участие Технологический институт Джорджии и организация D-PAN, которая поддерживает творческих профессионалов с нарушениями слуха. Целью данного соревнования было разработать алгоритмы для распознавания жестового языка. Эта инициатива была направлена на сокращение коммуникационного барьера между глухими и слышащими людьми, предлагая технологическое решение, которое могло бы облегчить процесс обучения языку жестов. Хотя вам вряд ли достанется приз, а задачи сильно отличаются от «промышленного» Data Science, соревнования — это отличный инструмент обучения.
Кроме того, для большинства работодателей ресурс Kaggle является авторитетным. Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе. Мини-курсы, предлагаемые платформой, обучают самым разным направлениям, включая, например, введение в SQL, введение в машинное обучение, Python, визуализацию данных и другие. Попробуйте обучить свою первую модель на несложном датасете. Например, модель Random Forest из библиотеки scikit-learn — у нас есть об этом хорошая статья.
Позже мы сможем использовать эти закономерности для моделирования решений, например, какие переменные использовать (смотрите pocket book для реализации). House Credit Score Default Threat competitors — это стандартная контролируемая задача машинного обучения, которая с помощью данных по кредитной истории прогнозирует, погасит ли заёмщик кредит. Затем во время тестирования мы подаём в модель свойства новой серии заявлений на кредит и просим её предсказать ярлык. В сообществе специалисты делятся своими разработками и принимают участие в оценке деятельности других пользователей. Ресурс Kaggle позволяет дата-сайентистам выкладывать различный контент, начиная с EDA-задачи, соревнований и заканчивая методами оптимизации кода.
В погоне за первым местом участники придумали большое количество более сложных графических фич, которые содержат в себе еще больше информации о структуре датасета. Нам очень важно знать, если распределение дубликатов в тестовой выборке существенно отличается, kaggle соревнования так как используемая в данной задаче метрика качества сильно от неё зависит и очень чувствительна к её изменению. Quora — социальный сервис для обмена знаниями, где любой может задать интересующий его вопрос.
Во вкладке Data отображаются наборы данных, к которым наше ядро подключено. В этом случае у нас все данные с соревнования, но мы также можем подключить другие данные с Kaggle или загрузить свои. Воспользуйтесь преимуществом их опыта и постарайтесь быть активным участником сообщества! Можно как поделиться своими наработками ядра, так и задать вопрос в ветке обсуждений.
Вы можете построить оптимальный маршрут для Санта-Клауса, чтобы тот раздал как можно больше подарков. Или, например, я впервые узнал, что позиционирование объектов в задачах беспилотного транспорта происходит по 6 координатам (Х, Y, Z и углы поворота по трём осям). Это безграничное поле для развития и возможностей по обучению. Уникальность платформы Kaggle в том, что у вас появляется возможность решить наиболее актуальные задачи крупных компаний.
- Если вас собеседует опытный специалист, будьте уверены, он по достоинству оценит ваши навыки, полученные на Kaggle.
- Эти простые проверки часто помогали мне в создании лучших моделей в реальных задачах и в Kaggle.
- В октябре 2023 года Адель выступил с лекцией для студентов в МФТИ, на которой рассказал, что помогло ему достичь топовых позиций и как Kaggle повлиял на его дальнейшее профессиональное развитие в Knowledge Science.
- В нашей реализации мы уменьшили значения этих параметров в 3 и более раз относительно значений по умолчанию, чтобы упростить модели и сократить вычислительные затраты.
Высокий рейтинг на платформе помогает легко устанавливать контакты со многими известными участниками Kaggle, у вас появляется огромное количество друзей по всему миру. На конференции можно было вживую увидеть выступление Сундара Пичаи или, например, лично познакомиться с Винтоном Серфом, вице-президентом компании Google, одним из создателей интернета, участником группы DARPA. Удивительно, конечно, какая открытая культура общения на таких ИТ-мероприятиях мирового уровня. Афтерпати конференции проходил на огромном стадионе Oracle Park (домашняя арена команды San Francisco Giants) с выступлением Гвен Стефани. Или, например, решал задачи по распознаванию рака на медицинских снимках, кораблей на спутниковых снимках и много других.
На самом деле, такой подход приводит как раз к тем ситуациям, когда «упал на 800-е место с 8-го». Как было описано выше, чтобы получить действительно хорошее решение, требуется задумываться о физическом смысле самой задачи и много креативить. Таким образом, автор решения отобрал 3 лучших набора моделей, примерно по eleven моделей в каждом. В качестве верхней модели был выбран SVM-регрессор с rbf-кернелом — по всей видимости, именно SVM оказался очень устойчив к огромному числу фичей итоговых таблиц, к тому же, он обучается очень быстро. Сам Kaggle абсолютно бесплатно предоставляет всем пользователям около 40 часов использования их собственных видеокарт. С недавним обновлением можно получить машины даже с двумя GPU, и существенно ускорить обучение.
Изначально эта платформа задумывалась чисто как соревновательная, её разрабатывали для проведения соревнований по Information Science. Но с течением времени Kaggle «обросла» новыми возможностями и разделами. Опытные участники сообщества могут предложить свою помощь начинающим — поделиться опытом, дать рекомендации по развитию. Для этого Kaggle развивает собственную программу KaggleX Mentorship. Раздел Kaggle Study — это подборка курсов и гайдов для начинающих.
Всё стандартно, можно использовать учётку Google или же адрес электронной почты. Так, на Kaggle есть и рекрутеры, которым нужны сильные дата-сайентисты. Кроме того, специалисты добавляют свои профили в резюме, что считается работодателем дополнительным плюсом при, например, прочих https://deveducation.com/ равных возможностях двух кандидатов.