Ресурс дает возможность пользователям закрепить на практике имеющиеся kaggle соревнования знания, а также совершенствовать навыки. На ресурсе существует градация статусов пользователей. Начальный уровень «новичок» присваивается участнику после прохождения процедуры регистрации. Для этого понадобится учетная запись Google или e-mail адрес. Благодаря Kaggle исследователи, студенты, профессионалы и энтузиасты работают над конкретными проблемами, внося вклад во все отрасли и области науки.
Изначально эта платформа задумывалась чисто как соревновательная, её разрабатывали для проведения соревнований по Data Science. Но с течением времени Kaggle «обросла» новыми возможностями и разделами. Разумеется никакой анализ исследовательских данных не будет полным без моего любимого Pairs Plot. Перед вами стандартный Jupyter Notebook с немного отличающимся внешним видом.
Код, Инфраструктура И Железо
Я планирую провести весь конкурс на Kaggle, и ядро (Python Jupyter Notebook) для этой статьи можно посмотреть здесь. Чтобы получить от этой статьи максимум, скопируйте ядро, создав учётную запись Kaggle, а затем нажмите голубую кнопку с надписью «Fork Notebook». Это откроет место для редактирования и работы в среде ядра. Если вы изучаете Data Science, то вам стоит попробовать себя в соревнованиях Kaggle. Если вы находитесь даже в топ-200 или топ-300 рейтинга на Kaggle, вам начинают регулярно поступать предложения о работе от крупных технологических компаний и амбициозных стартапов.
Sora Turbo: Состоялся Публичный Релиз Новой Модели Openai Для Создания Видео
Но если вы из тех, кто любит учиться через практику, то Kaggle, возможно, окажется лучшей платформой, чтобы улучшить ваши навыки с помощью практических проектов в области научных исследований. В итоге вы получите практический опыт, который сможете применить в своей работе, добавить в резюме, и, возможно, именно он поможет вам найти работу мечты. Но стоит помнить, что в анализе данных или машинном обучении много неудач. Ты постоянно тестируешь различные идеи решений, и не все из них приводят к результату.
Kaggle — самая известная в мире платформа для специалистов по Data Science. Она выросла в комьюнити, которое объединило в себе опытных и начинающих исследователей в области анализа данных и машинного обучения. На первом шаге каждое описание подается в LLM, чтобы модель извлекла из него список упомянутых методов машинного обучения. Однако оказывается, что на выходе мы получаем довольно шумный список, поэтому мы переходим к следующему этапу. Например, “размытие” и “вращение” объединяться в единую категорию “аугментация”.
Рассмотрим, какие соревнования есть на платформе Kaggle для начинающих специалистов. Их вы можете найти в разделе Getting Started и Playground. За них не дают материальное вознаграждение и медали, но это хорошая возможность для развития навыков и получения опыта участия в соревнованиях Kaggle. Каждый участник платформы имеет возможность для анализа данных Kaggle и изучения проектов других пользователей. Это способствует совершенствованию собственных https://deveducation.com/ знаний и навыков и их отработке на практике. Kaggle – это виртуальная платформа по анализу данных, машинному обучению и искусственному интеллекту, то есть по Data Science.
Мы будем использовать датасет из соревнования Kaggle Home Credit Default Risk. Задача конкурса — предсказать неплательщиков по известным данным о клиентах. Один из наиболее важных аспектов построения любой контролируемой модели обучения для численных данных — хорошее понимание векторов признаков. Глядя на графики работы вашей модели, можно понять, как ее выходной результат зависит от различных признаков. В начале пути лучше работать одному — это поможет внимательнее относиться к ключевым задачам, включая исследовательский анализ, очистку данных, разработку признаков и обучение модели.
Kaggle предлагает пользователям собственную онлайн-среду, где можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks. Работа ведётся в браузере, причём без необходимости устанавливать библиотеки и зависимости. Наработками можно поделиться с сообществом, существует и возможность оценки работ других пользователей. За годы своего существования проект взрастил большое комьюнити, которое позволяет прокачивать скилы, получать новые знания, решать практические задачи. При желании можно смотреть, что и как делают сильные участники комьюнити (в плане профессионализма, конечно, а не физической силы), и проверять собственные знания и навыки. Если вы слышали что-то о Kaggle, но ещё не пробовали платформу в работе, то эта статья для вас.
Сейчас в этом хранилище уже 380+ тысяч датасетов самых разных видов. Статья основана на реальном опыте участия в соревнованиях на Kaggle, автор — Abhay Pawar. Пора расчехлять недельную Kaggle квоту в 30 часов GPU и строить решение на малоосвоенных нейронных сетях. Голова идет кругом от количества информации, которую надо знать, чтобы принимать решения. До конца 14-дневного соревнования осталось несколько дней.
На Каком Языке «мыслят» Большие Языковые Модели
- Работа ведётся в браузере, причём без необходимости устанавливать библиотеки и зависимости.
- Кроме того, для большинства работодателей ресурс Kaggle является авторитетным.
- Файнтюнинг и кастомизация больших моделей – это та тема, которая переживает мощный буст.
Было приятно видеть, как ребята учатся решать всё более сложные задачи и получают удовольствие от этого процесса. Уже в аспирантуре я узнал, что это называется зоной ближайшего развития. Начинающие дата-сайентисты могут использовать доступные алгоритмы для собственных задач и пет-проектов. Кроме того, их можно Стадии разработки программного обеспечения применять при решении задач на соревнованиях, в том числе учебных. Эти простые проверки часто помогали мне в создании лучших моделей в реальных задачах и в Kaggle.
С помощью Kaggle специалисты по машинному обучению прокачиваются в knowledge science и обмениваются опытом. Пользователи публикуют решения и идеи, делятся информацией, что и как работает или не работает. Встречаются даже готовые куски кода, которые можно использовать в работе. Например, это можно сделать, выбрав для начала относительно несложный конкурс.