Содержание
Связаться с Kaggle можно, оставив сообщение в одной из социальных сетей. Либо же вы можете воспользоваться предлагаемой этой компанией базой знаний, если вам больше нравится самостоятельно находить ответы на свои вопросы. Поиск лучшего решения на соревновании Kaggle – это целое искусство, освоить которое вы сможете, комбинируя самые разнообразные техники с нестандартными методами. Выбор правильной модели (в продвинутых случаях – ансамбль нескольких моделей), подбор приемлемых параметров. Нам стоит создать гистограмму, чтобы окончательно убедиться в том, с каким распределением мы имеем дело. – тестовые данные, на основе которых мы будем делать предсказания.
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. 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. Нельзя не отметить соревновательную природу курса — ведется общий рейтинг студентов, что сильно мотивирует.
Здесь можно найти как начинающих Data Scientis’ов, так и опытных профессионалов. Соревнования привлекают тысячи команд со всего мира. Чаще всего данные платформа Kaggle для новичка разбиваются на сеты train и test. При помощи первого вы обучаете модель, а уже на основе второго делаете предсказание перед сохранением решения .
Процесс работы «по эджайлу» делится на итерации — короткие циклы по две-три недели. По итогам каждой итерации команда анализирует результаты и меняет приоритеты для следующего цикла. В итоге за каждый цикл создается мини-продукт или отдельная часть, готовая к самостоятельному запуску.
Як влаштовані змагання на Kaggle[ред. | ред. код]
Они также позволяют вам делиться кодом и анализом на Python или R. Они также могут быть использованы для участия в соревнованиях Kaggle и для прохождения курсов обучения Kaggle. Изучение и чтение кода других Kagglers – это отличный способ изучить новые методы и оставаться вовлеченными в сообщество. 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.
Все функции валидации оперируют методами мета-модели, что дает моделе-независимый код и облегчает подключение к пайплайну любой другой библиотеки. 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. В остальных случаях — основные данные хранятся в hdf/feather, что-то маленькое (типа набора выбранных атрибутов) — в CSV. Повторюсь — шаблонов нет, кто к чему привык, с тем и работайте.
Решаем Titanic на Kaggle
Главной площадкой на сегодня является Kaggle, просто потому, что там проводится наибольшее число конкурсов, причем с самыми большими призами. Есть DrivenData, TopCoder, crowdAI, есть индийская платформа CrowdANALYTIX и еще много других. Полное или частичное копирование материалов в коммерческих целях возможно только с письменного разрешения владельца сайта.
Все умеют решать табличные соревнования, все знают, что бустинги “стреляют” точнее всех, но почему-то всё равно не все могут забраться в топ лидерборда. Мы с командой все-таки смогли забрать серебро и сейчас я расскажу свое видение, как можно было выиграть медаль в этом чемпионате. Летом прошел очередной чемпионат на Kaggle – “American Express – Default Prediction”, где требовалось предсказывать – выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование на 5К участников с очень плотным лидербордом. Для этого в правом верхнем углу наживаем кнопку Save version. После того, как блокнот сохранится, нажимаем на цифру возле этой кнопки.
Авторы статьи:
Есть Boosters — наверное, лучший среди специализированных российских сайтов, на котором за последние несколько лет прошло около десятка соревнований (это достаточно много для России). Некоторые компании проводят соревнования на своих собственных платформах, например Яндекс на contest.yandex.ru, Сбербанк на sdjs.ru. Как правило, в agile-командах менеджеры, разработчики, дизайнеры, тестировщики и другие участники равноценны в иерархии и работают в одном пространстве.
Как это часто бывает, многие гениальные идеи могут не показать хорошего перфоманса на лидерборде. Мы при решении этой задачи успели перебрать большой зоопарк моделей. Удивительно было, что зашел dart режим из lightGBM, обычно он всегда хуже остальных, но в этот раз дал очень сильный прирост. Возможно он хорошо показывается себя на временных рядах. Классические нейронные сетки уже редко побеждают в табличных соревнованиях.
Неважно, практикуете ли вы Scrum строго по инструкции или сочетаете в работе Kanban и XP. DevOps и agile — это культурные движения, которые вдохновляют организации на достижение более высоких результатов. Ознакомьтесь с этой статьей, чтобы узнать о взаимосвязи agile и DevOps. В статье есть две ссылки — на описание решения и код. В Украине это направление сейчас очень активно набирает обороты.
На этой стадии у начинающего дата-сайентиста обычно уже есть свои методы работы с данными и прогнозирующие модели — поэтому еще раз изучите «ядра» других пользователей. Можно задать коллегам вопрос, начать дискуссию или просто дополнить свои наработки. Выберите язык программирования — например, Python или R — и изучить его основы. Затем перейти к Kaggle Learn, чтобы закрепить знания по выбранному языку программирования, начать погружение в машинное обучение и познакомиться с методами визуализации данных. Специалистам в области Data Science необходимо постоянно учиться и улучшать свои навыки.
- Ничего, надо просто собраться, понять где и что ты упустил — переделать свое решение — и вернуться на место.
- Платформа Kaggle помогает начинающим дата-сайентистам практиковаться на реальных данных, а опытным — изучать работу коллег и соревноваться с ними.
- В компании Atlassian нет двух команд, которые применяли бы agile одинаково.
- Я работаю в отделе R&D компании Ciklum, занимаюсь цифровой обработкой и анализом биомедицинских сигналов, а также машинным обучением.
- В остальных случаях — основные данные хранятся в hdf/feather, что-то маленькое (типа набора выбранных атрибутов) — в CSV.
- Kaggle – – платформа созданная для проведение конкурсов по исследованию данных.
В принципе, как и во всем мире, но, как всегда, с некоторым запаздыванием. Уже есть довольно большое сообщество и открываются вакансии в различных https://deveducation.com/ компаниях. В университетах появляются специальности, полностью посвященные Data Science и машинному обучению (например, вКПИ иУКУ).
Создаём свою БД на PostgreSQL из CSV
Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться. Лучше всего создавать команды на более сложных этапах покорения Kaggle, для начала – пробуйте сами, чтобы обзавестись необходимыми навыками. В продвинутых соревнованиях на ней присутствуют золотая секция для денежных призов, серебряная для поощрительных и бронзовая для медалей Kaggle. Data – данные, по которым нужно добиться наилучшего показателя метрики.
Data Science skills: попасть в топ-5 на Kaggle
Там различные компании и/или исследовательские организации размещают свои задачи и объявляют вознаграждение за топовые решения. Обучение с учителем (от англ. Supervised learning) – алгоритмы из этой группы обучаются с помощью заранее подготовленных данных, которые содержат как наборы входных исследуемых признаков, так и “ответы” на эти наборы. “Ответом” является выходное значение, которое должен выдать алгоритм в результате своей работы, т.е. К этой группе, например, можно отнести задачи классификации и регрессии.
Начнём кодить( _(з)
Конечно, самый важный из них — умение добиваться значимых результатов. Пожалуй, все известные мне победители соревнований добились успеха и в других областях анализа данных, ведь умение много работать и побеждать — универсально. Часто соревнования становятся замечательным стартом для работы в индустрии или академической науке.
Политика безопасности Kaggle
Теперь с помощью ансамбля решающих деревьев обучим нашу модель, сделаем предсказание для тестовой выборки и сохраним результат. Ансамбль решающих деревьев называется Random Forest. Не закапываясь глубоко в датасет, видим явную зависимость выживаемости от пола и класса каюты. – это алгоритм, который делает предсказания на основе серии вопросов об объекте. Еще одна особенность метрики MAE — она более устойчива к выбросам, чем RMSE.
Например, был архив с картинками, в котором остались даты создания изображений. Понятно, что в реальности такого не будет и нет смысла учиться искать утечки. Изначально банк предоставил 200 Мб данных — около 200 тыс. Это соревнование стало крупнейшим в истории Kaggle, к концу набралось около 9000 претендентов. Отбор признаков, при необходимости – создание новых.
Kaggle – площадка, объединяющая соревновательную систему по исследованию данных, образовательный ресурс по искусственному интеллекту и машинному обучению, а также соцсеть специалистов в указанных областях. Kaggle — это сообщество специалистов по Data Science…. Если цель чему-то научиться, а не попасть в топ рейтинга и получить призы, можно выбрать соревнования, за которые не даются медали. Линар, инженер машинного обучения группы компаний Neti — активный участник Kaggle. Линар рассказывает, как завоевал «серебро», и делится советами, как использовать Kaggle с максимальной пользой. Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.
Применение agile на практике должно учитывать уникальные потребности и культуру команды. В компании Atlassian нет двух команд, которые применяли бы agile одинаково. Сегодня многие команды, следующие принципам agile, сочетают приемы из различных платформ, дополняя их собственными практиками. В первой версии Манифеста agile не были закреплены двухнедельные итерации или оптимальный размер команды. В нем просто были перечислены основные ценности, в центре которых были люди. Вы сами решаете, насколько строго нужно придерживаться этих ценностей вам и вашей команде.
Это означает, что если для одного объекта ошибка очень большая (объект-выброс), а для остальных объектов – маленькая, то значение MAE подскочит от этого одного объекта меньше, чем RMSE, т.к. В нашем примере объектом-выбросом является четвертое предсказание. Где yi – предсказанные значения, а xi – реальные известные значения, ei – ошибка i-го предсказания.