Платформа предлагает обширный спектр курсов и проектов, которые помогут в изучении различных аспектов науки о данных, начиная от визуализации до построения сложных нейронных сетей. Это идеальная среда для тех, кто не только хочет усовершенствовать свои аналитические способности, но и обменяться знаниями с ведущими профессионалами в данной области. 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).
Особенности Участия В Соревновании Kaggle
Тем не менее, для более продвинутых пользователей у Kaggle есть фрагменты кода на R, Julia и SQLite. Конечно, работа с «более горячими» наборами данных может оказаться более полезной для новичка. Хотя вы https://deveducation.com/ можете применить свои знания для решения любой проблемы, проще получить помощь с более распространенными наборами данных. Также обратите внимание, что эти наборы данных представлены в различных форматах файлов, включая CSV, JSON, SQLite и многие другие.
Чтобы достичь успеха на Kaggle, нужно уверенно владеть математикой и программированием, уметь себя дисциплинировать и не сдаваться при неудачах, а также много и упорно решать сложные задачи, не теряя мотивацию. Не стесняться обмениваться опытом с другими специалистами — так вы не только получите ответ на свой вопрос, но и обзаведётесь полезными связями. 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. Также каждое соревнование имеет призовой фонд, в среднем это тысяч долларов, но были и несколько соревнований с призовыми в 1.2 млн и 1.5 млн долларов.
Kaggle
Задача специалистов — находить ткани определенного типа на изображениях. Это часть проекта Human BioMolecular Atlas Program (HuBMAP) по изучению работы человеческого организма на клеточном уровне. Опытные участники сообщества могут предложить свою помощь начинающим — поделиться опытом, дать рекомендации по развитию. Для этого Kaggle развивает собственную программу KaggleX Mentorship. Мы рассмотрели что такое kaggle основные возможности Kaggle, но кроме них, у платформы есть несколько дополнительных.
Или, например, обучить модель компьютерного зрения, которая распознаёт одинаковые достопримечательности на различных фотографиях. Или как можно точнее предсказать цену продажи объектов недвижимости по их описанию и фото. Платформа была запущена в апреле 2010 года как площадка для проведения соревнований по машинному обучению, но сегодня это уже целая экосистема с более чем 16 млн зарегистрированных пользователей. Сейчас на Kaggle можно проходить курсы по AI, пользоваться облачными ресурсами для решения задач, общаться со специалистами по всему миру, искать работу и, конечно же, участвовать в соревнованиях.
Таким образом, платформа Kaggle является мощным инструментом для всех, кто хочет стать настоящим экспертом в области data science, получить новые навыки и применить их в реальных проектах. Это пространство, где Тестирование по стратегии чёрного ящика каждый может развиваться и расти как профессионал, обмениваясь знаниями и идеями с другими пользователями. Этисоревнования привлекают на платформу экспертов и профессионалов совсего мира. В результате на каждом соревновании появляетсямножество высококачественных блокнотов и скриптов, а также огромноеколичество опенсорсных наборов данных, которые предоставляетKaggle. Как и в случае с наборами данных, новичкам лучше работать с Python из-за достаточного количества примеров кода, поскольку это самый популярный язык программирования для науки о данных.
- Если нет потребности ускорить глубокое обучение, GPU/TPU не нужны.
- Параллельно идут несколько соревнований, то есть вам необходимо решать несколько задач одновременно на определённых отрезках времени.
- Когда бы я ни пытался разбираться с другими примерами и фрагментами кода, меня поражала сложность, и я сразу же терял мотивацию.
- Возможность сотрудничества способствует профессиональному росту через создание совместных проектов с использованием мультидисциплинарных подходов.
- Пользователи (люди и организации) могут публиковать на ней свои наборы данных, создавать и исследовать модели машинного обучения, соревноваться друг с другом.
Эти соревнования привлекают на платформу экспертов и профессионалов со всего мира. В результате на каждом соревновании появляется множество высококачественных блокнотов и скриптов, а также огромное количество опенсорсных наборов данных, которые предоставляет Kaggle. Kaggle публикует соревнования, которые инициируют компании — они ищут решения актуальных проблем и дают участникам реальные наборы данных. Это дает возможность не только получить опыт в решении задач, но и начать взаимодействовать с компаниями и их запросами. Здесь можно изучать машинное обучение, писать свои и разбирать чужие прогнозные модели, участвовать в соревнованиях и общаться с дата-сайентистами.
Так вы познакомитесь с основными инструментами машинного обучения, привыкнете делить датасет на обучающую и тестовую части, узнаете про кросс-валидацию и метрики работы модели. Самые популярные языки в Data Science и Kaggle-сообществе — Python и R. 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. Вам нужно знать, как начать свою карьеру в области науки о данных, и пройти несколько углубленных курсов, прежде чем приступить к Kaggle.
AutoML может снизить барьер для входа в разработку приложений машинного обучения в маркетинге. Это позволяет маркетологам с общим пониманием процесса машинного обучения и без знания программирования безопасно использовать передовые модели ИИ. В начале своего пути в data science я приходил на Kaggle, чтобынайти наборы данных и оттачивать свои навыки. Когда бы я ни пыталсяразбираться с другими примерами и фрагментами кода, меня поражаласложность, и я сразу же терял мотивацию. Кроме того, для исследовательского анализа данных сосредоточьтесь на образцах кода с наибольшей активностью или от признанных участников. Это не означает, что другие примеры кода автоматически плохие, но есть вероятность, что чем выше активность, тем точнее он будет.
Сегодня Kaggle старается делать соревнования доступнее для участников, у которых нет возможности доступа к большим вычислительным ресурсам. Поэтому для таких облачных вычислений будет достаточно обычного ноутбука. Постепенно я набирался опыта на Kaggle-соревнованиях, программировал свои наработки по различным задачам на табличных данных, текстах и картинках. В таких точных науках, как математика, физика и программирование, короткая и однозначная цепочка обратной связи. Тебя не должен оценивать кто-то извне, как в гуманитарных науках, художке или музыке.
Кроме того, убедитесь, что вы понимаете основы программирования на Python, статистику и способы использования библиотек. 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.