Об успешном опыте участия в соревновании на Kaggle рассказал data scientist компании Артём Фаразей. В любом соревновании большую часть работы за нас выполнили организаторы. У нас есть описанная бизнес-цель, выбрана аппроксимирующая метрика, собраны данные — и наша задача построить из всего этого лего работающий пайплайн. Для этого, в первую очередь, необходимо построить правильную схему валидации, то, чему учат на первых уроках практически на всех курсах по DS.

Организаторы поставили простую, казалось бы, задачу — точно определить, в каких случаях игроки сталкиваются друг с другом во время матча по американскому футболу. Мы с коллегами приняли участие, но не успели реализовать все свои идеи. Зато изучили подходы других команд и поняли, что были на верном пути. В этой статье https://deveducation.com/ я рассмотрю некоторые из решений, которые принесли денежное вознаграждение и золотые медали участникам этого челленджа. Также мы добавили out of fold предсказания нейронных сетей как фичи для бустинга. Осталось только не забыть сбалансировать классы, подобрать параметры модели и аккуратно провалидировать результаты.

На выходе получаем новый датасет с новыми атрибутами и список этих атрибутов. Далее это новый датасет сохраняется в отдельный pickle/feather. И есть те, кто пытается совместить jupyter с какой-либо IDE, например pycharm.

Платформа Kaggle помогает начинающим дата-сайентистам практиковаться на реальных данных, а опытным — изучать работу коллег и соревноваться с ними. Кроме того, сосредоточьтесь на примерах кода с наибольшей активностью или от признанных участников для исследовательского анализа данных. Это не означает, что другие примеры кода автоматически плохие, но есть вероятность, что чем больше активности, тем точнее код.

Подготовка Данных Для Алгоритмов Машинного Обучения

Однако для более продвинутых пользователей в Kaggle есть фрагменты кода для R, Julia и SQLite. Конечно, новичкам может быть полезнее работать с более «популярными» наборами данных. Хотя вы можете применить свои знания для решения любой проблемы, проще всего получить помощь с наиболее распространенными наборами данных. Также обратите внимание, что эти наборы данных представлены в разных форматах файлов, включая CSV, JSON, SQLite и многие другие.

Пользователям не нужно устанавливать библиотеки на свой компьютер. Ресурс помогает специалистам по машинному обучению устроиться на работу. Большинство компаний обращают внимание на место соискателя в рейтинге Kaggle.

• В соревновании Kaggle всё сводится к одному числу — метрике по тестовым данным.
• Кроме того, предлагается бесплатный инструмент для учителей информатики для проведения академических соревнований по машинному обучению (Kaggle In Class).
• Для начала можно прочитать нашу статью про Python-минимум для дата-сайентиста.
• Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, а также социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению.
• Поэтому многие специалисты добавляют данные о своем профиле в резюме.
• Как видно из примеров, словарное наполнение вопросов-дубликатов может совсем не совпадать, а вопросы, которые не являются дубликатами, могут отличаться всего одним словом.

Но не все так просто — тестовые данные, в свою очередь, делятся в определенной пропорции на публичную (public) и приватную (private) часть. 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.

Ресурс дает возможность пользователям закрепить на практике имеющиеся знания, а также совершенствовать навыки. Хотя вам вряд ли достанется приз, а задачи сильно отличаются от «промышленного» Data Science, соревнования — это отличный инструмент обучения. Многие вообще считают Kaggle лучшим способом изучить науку о данных. Чтобы запустить весь pocket book 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.

Наше Решение Quora Question Pairs Competitors На Kaggle

Попробуйте обучить свою первую модель на несложном датасете. Например, модель Random Forest из библиотеки scikit-learn — у нас есть об этом хорошая статья. Так вы познакомитесь с основными инструментами машинного обучения, привыкнете делить датасет на обучающую и тестовую части, узнаете про кросс-валидацию и метрики работы модели.

Поэтому многие специалисты добавляют данные о своем профиле в резюме. Благодаря Kaggle исследователи, студенты, профессионалы и энтузиасты работают над конкретными проблемами, внося вклад во все отрасли и области науки. Kaggle – это сообщество, где страсть к kaggle это данным объединяет людей и вдохновляет на новые открытия. Обучение на практике — один из лучших методов освоить любую отрасль знаний. А Kaggle — это в первую очередь прекрасная возможность попрактиковаться в решении задач, и лишь во вторую — денежные призы.

Ежемесячно ресурс посещает более 100 млн человек, поэтому неудивительно, что многие задают похожие вопросы. Дубликаты усложняют процесс поиска ответов и заставляют отвечающих тратить больше сил на то, чтобы охватить все похожие вопросы. Перед участниками соревнования поставили задачу предсказать, какие из предложенных пар вопросов являются дубликатами. Помимо работы над проектами клиентов, data science команда InData Labs часто принимает участие в различных соревнованиях.

Например, если мы предположим, что более старые вопросы имеют меньший id, а более новые — больший, то мы можем посмотреть на зависимость доли дубликатов от времени. С каждым разом замечаем, что записей на листках становится все меньше и меньше, а кода в модулях все больше и больше. Постепенно задача анализа сводится к тому, что вы просто читаете описание решения, говорите ага, ого, ах вот оно как! И добавляете в себе в копилку одно-два новых заклинания или подхода.

Выбор Набора Данных И Раскрутка Нового Ядра С Помощью Нескольких Кликов

Как подчеркивалось ранее, изучение примеров кода — это надежный способ улучшить свои способности. Перейдите на вкладку Блокноты в наборе данных, выбранном для фрагментов кода, чтобы изучить их и сравнить с исходной работой. Использование Kaggle без базовых знаний в области науки о данных эквивалентно сдаче продвинутых экзаменов без прохождения основных курсов.

Вы можете найти много разных интересных наборов данных типов и размеров, которые вы можете скачать бесплатно и отточить свои навыки. Например, это можно сделать, выбрав для начала относительно несложный конкурс. Kaggle предлагает пользователям собственную онлайн-среду, где можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks.

В то время как мы использовали около 70 ручных фич и three модели, победители соревнования оперировали 1000+ фичами и объединяли сотни (вплоть до 1000) моделей. В общем, как это часто бывает в соревнованиях на Kaggle, чем больше различных моделей объединяешь — тем лучше. Так, например, среди всех записей, для которых значение этой фичи равно нулю, дубликатов около 80 процентов, тогда как среди записей, имеющих одного соседа, дубликатов меньше forty процентов. Для обработки текстовых данных используется отдельный модуль, включающий в себя различные методы препроцессинга, токенизации, лемматизирования/стемминга, перевода в частотную таблицу, ну и т.д. Основной набор функций над табличными данными (вещественными и категориальными) включает в себя различное кодирование категорий, проекцию числовых атрибутов на категориальные, а также различные трансформации.

Задачи Сегментации Изображения С Помощью Нейронной Сети Unet

Однако с Kaggle for Data Science вы можете решить эту проблему практически без стресса. Вы можете искать соревнования по kaggle по категориям, и я покажу вам, как получить список «начинающих» соревнований для новичков, которые всегда доступны и не имеют срока 😃. Изучение проектов коллег позволяет обнаружить «белые пятна» в собственных знаниях, а также понять, какие хард-скилы нужно подтянуть.

Кроме того, специалисты добавляют свои профили в резюме, что считается работодателем дополнительным плюсом при, например, прочих равных возможностях двух кандидатов. Это прекрасная основа для практики аналитикам и дата-сайентистам. Пользователь может отфильтровать датасеты, выставив нужные параметры. При всех имеющихся возможностях главная задача Kaggle — проведение соревнований. Каждый участник, независимо от статуса, может раскрыть свой потенциал в конкурсной деятельности. Платформа предоставляет участникам онлайн-среду для написания Python/R-скриптов и работы в Jupyter Notebooks.

В ней можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks. После того, как вы выполнили все вышеперечисленные шаги, вы должны быть готовы к участию. Соперничество поначалу может показаться пугающим, особенно когда вы только начинаете в него ввязываться, но чем больше вы участвуете, тем увереннее вы становитесь. Обратите внимание, что понимание методологии и концепции будет более полезным для вас, чем простое копирование кода.

Нам это не сильно помешало, так как в тестовой выборке тоже было довольно много вопросов про Индию. Ладно, отвлеклись, так вот — народ пишет код и выкладывает кернелы с решениями, интересными идеями и прочим. Обычно в каждом соревновании через пару недель появляется один-два прекрасных EDA (exploratory knowledge analysis) кернела, с подробнейшим описанием датасета, статистик, характеристик и т.д.

Kaggle — это ваше онлайн-сообщество и сторонник как специалиста по данным, потому что он дает вам возможность учиться у других, общаться и демонстрировать свою работу. Вы можете задавать вопросы, общаться со своими коллегами и опираться на имеющиеся знания в своем сообществе. Наборы данных Kaggle — его наиболее часто используемая функция, сбор данных в реальном времени — большая проблема для большинства специалистов по данным. Представьте, что вы тратите свое время и деньги на изучение теории и не можете практиковаться во время обучения.

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». Курс mlcourse.ai — одна из масштабных активностей сообщества OpenDataScience. @yorko и компания (~ 60 чел.) демонстрируют, что классные навыки можно получить и вне стен университета и даже абсолютно бесплатно. Основная идея курса — оптимальное сочетание теории и практики.

Соревнования По Машинному Обучению

На втором этапе в градиентный бустинг подаются агрегированные предикты CNN, трекинг-данные и BBox’ы шлемов. Затем вычисляется усредненное значение по пяти моделям, оптимизируется порог для контакта игрока с игроком, плюс для контакта игрока с землей. Для каждого матча в датасете предложено три видеозаписи, сделанных с трех разных ракурсов в формате mp4. Записи игр идут по 15 секунд, сам игровой эпизод начинается спустя 5 секунд от начала.