Да, еще про python для тех, кто не программист — не бойтесь его. Ваша задача понять основные структуры кода и базовую суть языка, чтобы разобраться в чужих кернелах и написать свои библиотеки. В Сети много хороших курсов для начинающих, возможно в комментариях подскажут где именно. К сожалению (или к счастью) не могу оценить качество таких курсов, поэтому ссылок в статье не привожу. В любом соревновании большую часть работы за нас выполнили организаторы.
Для этого нужно перейти по ссылке и нажать кнопку Register. Всё стандартно, можно использовать учётку Google или же адрес электронной почты. Изначально эта платформа задумывалась чисто как соревновательная, её разрабатывали для проведения соревнований по Data Science.
Давайте посчитаем для каждой вершины графа количество инцидентных ей рёбер (другими словами, просто посчитаем, сколько раз каждый отдельный вопрос встретился в датасете). Тогда каждой записи будут соответствовать частоты двух вопросов, и в качестве фич мы можешь взять минимальную (максимальную) из этих частот, их среднее или модуль разности. Такие фичи тоже получаются довольно мощными и улучшают качество модели (впрочем, это может объясняться их корреляцией с предыдущей). Недавно мы показали хороший результат в Quora Question Pairs Challenge на Kaggle. Соревнование примечательно большим количеством неожиданных открытий и оживлённых дискуссий среди участников.
Задача специалистов — находить ткани определенного типа на изображениях. Это часть проекта Human BioMolecular Atlas Program (HuBMAP) по изучению работы человеческого организма на клеточном уровне. Как и любая другая образовательная и общественная платформа, Kaggle может помочь вам достичь вершины в своей игре, но только если вы знаете, как максимально использовать ее преимущества.
Также стоит вспомнить основы работы с Kaggle из первой статьи. Хорошая корреляционная матрица может многое сказать о вашем наборе данных. Обычно его строят, чтобы увидеть попарную корреляцию между вашими признаками (features) и целевой переменной.
В Двух Словах Что Вообще Такое Kaggle
Как видно из примеров, словарное наполнение вопросов-дубликатов может совсем не совпадать, а вопросы, которые не являются дубликатами, могут отличаться всего одним словом. Это одна из главных особенностей датасета, которая делает задачу такой сложной для технологий обработки естественного языка (NLP). Большой количество пропущенных данных как в тренировочном, так и в тестовом датасете очень сильно ударит по качеству модели, а это прямая дорога на дно таблицы лидеров в соревновании. Для начала необходимо ознакомиться с целью соревнования, правилами и данными.
Участие в них предоставляет как новичку, так и профессионалу много возможностей, включая как профессиональный рост, так и возможность проверить собственные силы. 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. Наборы данных Kaggle – лучшее место для поиска, изучения и анализа открытых данных. Вы можете найти много разных интересных наборов данных типов и размеров, которые вы можете скачать бесплатно и отточить свои навыки. 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 😃.
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. Работа ведётся в браузере, причём без необходимости устанавливать библиотеки и зависимости. Наработками можно поделиться с сообществом, существует и возможность оценки работ других пользователей.
Kaggle – это виртуальная платформа по анализу данных, машинному обучению и искусственному интеллекту, то есть по Data Science. Кроме того, это площадка для соревнований, где участники демонстрируют навыки и конкурируют за призы. А конкретно — так называемый исследовательский (разведочный) анализ данных.
Тем не менее, лучшее решение на Kaggle не гарантирует лучшее решение проблемы бизнеса. Пример этого соревнования показывает, что нужно быть очень внимательными и рассудительными во время подготовки данных для обучения моделей. Ведь если те особенности датасета, которые мы описали, являются искусственными и не характерны для всей базы Quora, то все решения, которые предоставили участники соревнования, не будут работать в реальной жизни. Это соревнование также показало, что важно сохранять широкий взгляд на проблему, видеть различные способы улучшения модели и оставаться открытыми к новым идеям и подходам.
Как Принять Участие В Соревновании Kaggle?
После тщательного изучения данных и обеспечения приемлемости для машинного обучения, мы переходим к созданию базовых моделей. Однако, прежде чем мы полностью перейдём к этапу моделирования, важно понять показатель производительности для соревнований. В соревновании Kaggle всё сводится к одному числу — метрике по тестовым данным. 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.
Для этого, в первую очередь, необходимо построить правильную схему валидации, то, чему учат на первых уроках практически на всех курсах по DS. 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”.
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. Под DL-моделями в настоящее время понимают глубокие нейронные сети, которые принимают на вход сырые данные (в нашем случае это тексты вопросов) и сами извлекают из них необходимые фичи. Однако есть проблема — нейронные сети (да и вообще компьютеры в целом) предпочитают работать с наборами чисел (векторами) и совершенно не умеют работать с сырыми текстами.
Первое — идентификация пользователя по последовательности посещенных сайтов. Главная польза — от двух домашних заданий, где надо проявить смекалку и побить бейзлайны в этих соревнованиях. Ключевая идея в том, что весь датасет можно разделить на несколько более маленьких, каждый из которых будет иметь различное распределение дубликатов, поэтому балансировать их нужно по-разному. В то время как мы использовали около 70 ручных фич и 3 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. Также мы добавили out of fold предсказания нейронных сетей как фичи для бустинга.
Как только мы разобрались с данными и проблемой, мы можем начать структурировать задачи машинного обучения. Это подразумевает работу с категориальными переменными (через one-hot encoding), заполнение пропущенных значений (imputation) и масштабирование переменных в диапазоне. Мы можем проводить анализ исследовательских данных, например поиск закономерности с ярлыком, и отрисовывать такие закономерности. Эти ядра полностью бесплатны для запуска (вы даже можете добавить графический процессор).
На этом этапе начинающим дата-сайентистам помогут Kernels («ядра») — онлайн-среда для программирования, которая работает на серверах Kaggle. В ней можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks. После того, как вы выполнили kaggle это 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.
На самом деле много еще зависит и от количества данных, в TalkingData, например, пришлось идти через memmap, чтобы обойти нехватку памяти при создании датасета для lgb. 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. Пришло время для излюбленного инструмента участников data science соревнований — градиентного бустинга, который зарекомендовал себя как мощная и устойчивая к «шуму» модель.
В соответствии с вашими потребностями вы можете решить, какие признаки сохранить и включить в свой алгоритм машинного обучения. Специалистам в области Data Science необходимо постоянно учиться и улучшать свои навыки. Платформа Kaggle помогает начинающим дата-сайентистам практиковаться на реальных данных, а опытным — изучать работу коллег и соревноваться с ними. Использование Kaggle без базовых знаний в области науки о данных эквивалентно сдаче продвинутых экзаменов без прохождения основных курсов. Да, использовать Kaggle может любой, будь то новичок или нет, но вы должны быть знакомы с основными понятиями науки о данных, чтобы избежать путаницы.
- В соревновании Kaggle всё сводится к одному числу — метрике по тестовым данным.
- Да, еще про python для тех, кто не программист — не бойтесь его.
- Кроме того, убедитесь, что вы понимаете основы программирования Python, статистики и того, как использовать библиотеки.
- В начале своего пути в information science я приходил на Kaggle, чтобы найти наборы данных и оттачивать свои навыки.
- Ну, еще раз — задача данного этапа наработать базу решений, методов и подходов.
Конечно, перспектива выложить свою работу в общий доступ пугает, но это позволит получить отзыв на свою работу и исправить существующие ошибки, а также не совершать их в будущем. В школе это посчитали бы жульничеством, а в реальном мире это чрезвычайно важный навык командной работы. Home Credit Default Risk 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 таких соревнованиях нет призового фонда и ограничений по датам, но по структуре они аналогичны Kaggle-соревнованиям с призами. А ещё по ним написано множество подробных руководств — это бесценно для начинающего дата-сайентиста. После применения логистической регрессии, мы можем сохранить результат в csv-файл для отправки. Когда pocket https://deveducation.com/ book закоммичен, любые выходные файлы появятся на вкладке Output в Versions. Вкладка Settings позволяет нам контролировать различные технические аспекты ядра.
Также обратите внимание, что эти наборы данных представлены в разных форматах файлов, включая CSV, JSON, SQLite и многие другие. 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.