Последняя вкладка Versions позволяет посмотреть предыдущие коммиты. Мы можем смотреть изменения в коде, просматривать лог-файлы запуска, видеть notebook, сгенерированный при запуске, и загружать выходные данные прогона. Изучите наборы данных испособы kaggle что это их анализа сообществом Kaggle.
Знакомство с Kaggle: изучаем науку о данных на практике
Тем более сложно было бы осуществить это одновременно на тысячах устройствах, которые могут находиться в разных температурных условиях. Наконец, пейджеры в Ливане не воспламенились, а взорвались, нанеся владельцам серьезные увечья. Чтобы максимально обезопасить себя, лучше покупать рыбу из искусственных водоёмов. Это так называемые аквакультурные виды (лососёвые, осетровые, карповые и другие).
Участвуйте в соревнованиях, чтобы отточить свои навыки.
Нет, как решать задачу — понятно, какие алгоритмы применять — тоже понятно, но вот код пишется очень тяжело, с поминутным заходом на хелп sklearn / pandas, и т.д. Почему так — нет наработанных пайплайнов и ощущения кода “на кончиках пальцев”. Ваша работа как специалиста по обработке данных включает в себя поиск и анализ данных. Kaggle предоставляет вам качественные данные для обучения моделей ИИ и позволяет публиковать результаты ваших данных для публичного использования. Конечно, работа с «более горячими» наборами данных может оказаться более полезной для новичка.
Как извлечь максимальную пользу от участия на платформе Kaggle?
Кроме того, температура ванны в пределах 40 градусов может негативно отразиться на сосудах и сердце. Поэтому на такую процедуру не стоит отводить больше пяти минут. При этом в воде до 35 градусов можно находиться до 15 минут.
Почему стоит участвовать в соревнованиях Kaggle?
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.
ООП на Python: концепции, принципы и примеры реализации
- На платформе есть Kaggle Learn — мини-курсы для ознакомления с Data Science.
- Сообщество позволяет совершенствовать свои навыки людям разного уровня подготовки, обучаться новому и закреплять знания на практике.
- Это не будет (пока)полностью автоматическое “ИИ по нажатию кнопки” – маркетолог должен понимать основы процесса.
- Обычно разрешают участвовать и сольно, и командой — у каждого способа есть свои преимущества.
- Наборы данных Kaggle — наиболее часто используемая функция, поскольку получение данных в реальном времени является серьезной проблемой для большинства специалистов по данным.
- Начинающему в Kaggle Datasets нужно выбрать язык программирования.
Автор сделал метаклассы отдельно для линейных и tree-based моделей, с единым внешним интерфейсом, чтобы нивелировать различия в API у разных моделей. Зато теперь можно в едином ключе одной строчкой запускать, например, LGB или XGB над одним обработанным набором данных. В том, что будет описано дальше, нет никакого know-how, все техники, методы и приемы — очевидны и предсказуемы, но это не умаляет их эффективности. По крайней мере, следуя им, автору удалось взять плашку Kaggle Competition Master за полгода и три соревнования в соло режиме и, на момент написания данной статьи, входить в top-200 мирового рейтинга Kaggle. Кстати, это отвечает на вопрос, почему автор вообще позволил себе смелость написать статью такого рода. Беспрецедентный масштаб атаки показывает, что организаторы не особо беспокоились о репутационных потерях.
Вкладка Settings позволяет нам контролировать различные технические аспекты ядра. Мы можем добавить GPU, изменить видимость или установить пакет Python, которого ещё нет в окружении. Теперь, когда вы получили базовое представление о том, как работает Kaggle, и вдохновились тем, сколько преимуществ можно получить от соревнований, настало время начать. Здесь я кратко рассказываю о Python Jupyter Notebook, который я собрал для Home Credit Default Risk problem. Но чтобы получить представление, лучше всего будет скопировать его и запустить самостоятельно (вам не придётся что-то скачивать или настраивать, так что очень рекомендую это сделать). Работа в среде Kaggle познакомитвас с облачными рабочими процессами, предоставит доступ к новым инструментам ивозможность приобретения навыков, жизненно необходимых для маркетологов ицифровых аналитиков.
Как начинающему специалисту в области Data Science набраться опыта, где прокачать скилы и к кому обратиться за помощью, если собственных знаний не хватает? Сервис — это и социальная сеть, и площадка для организации соревнований в области исследования данных. Курсы и туториалы на Kaggle разработаны таким образом, чтобы быть доступными и понятными для новичков. Они включают практические задания и примеры, что помогает лучше усваивать материал. Но теперь я обнаружил, что провожу много времени за чтением чужих блокнотов и отправкой заявок на соревнования. Иногда там есть вещи, на которые стоит потратить все выходные.
Шел достаточно хорошо, в подбрюшье золота, а на private улетел вниз на 1500 позиций. Обидно до слез… но успокоился, нашел ошибку, написал пост в слаке — и выучил урок. Ну, еще раз — задача данного этапа наработать базу решений, методов и подходов. Чтобы в следующем соревновании вы не тратили время, а сразу сказали — ага, тут может зайти mean target encoding, и кстати, у меня и правильный код для этого через фолды в фолдах есть. Помнится тогда заходил ансамбль через scipy.optimize, а кстати у меня и код уже готов.
Также курс отличается тем, что он проходит в действительно живом сообществе. Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, “войти” в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.
Все необходимые инструменты есть в Python-библиотеках Pandas и Seaborn. А потренироваться в преобразовании данных из таблицы Excel в формат датафреймов Pandas можно с помощью нашей статьи. Анализ открытых «ядер» поможет сравнить свой код с кодом других пользователей и понять, какие разделы Machine Learning и Data Science следует изучить тщательнее. Это ускорит погружение в тему и сделает процесс более осознанным. Временные ряды обрабатываются также отдельным модулем, с функциями преобразования исходного датасета как для обычных задач (регрессии/классификации), так и для sequence-to-sequence. Спасибо François Chollet, что допилил таки keras, чтобы построение моделей seq-2-seq не походило на вудуистский ритуал вызова демонов.
Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе. Kaggle – это онлайн-сообщество Data Scientist’ов и специалистов по машинному обучению (machine learning). Kaggle позволяет пользователям находить или публиковать датасеты, строить модели в специальной среде Kernel, работать с другими ML-специалистами и участвовать в соревнованиях в области Data Science. Участникам дается от 3 до 5 попыток (по воле организаторов) в день на “сабмит” (посылку своего варианта решения).
Когда notebook закоммичен, любые выходные файлы появятся на вкладке Output в Versions. Обычно нам нравится делать наивное базовое предсказание, но в этом случае мы уже знаем, что случайные догадки по задаче будут равны 0,5 по ROC AUC. Поэтому для нашей модели мы будем использовать несколько более сложный метод — логистическую регрессию. Это популярный простой алгоритм для задач бинарной классификации, который поможет установить низкий порог для прохождения будущими моделями. Кроме публичных конкурсов также организуются закрытые соревнования, в которых участвуют только специалисты с определённым рейтингом Kaggle.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
