Это одно из самых популярных соревнований для новичков, цель которого — предсказать, кто выживет при крушении «Титаника». В июле 2020 года, компания объявила о 5 миллионах зарегистрированных пользователях 2. Здесь можно найти как начинающих Data Scientis’ов, так и опытных профессионалов. Соревнования привлекают тысячи команд со всего мира. Файнтюнинг и кастомизация больших моделей – это та тема, которая переживает мощный буст. Все эти парни с тысячами идей и миллионами инвесторских денег, миллиардами нейронов в их головах и построенных ими сетях, они делают что-то классное.

В 2017 году Google купила платформу Kaggle, усилив позиции в сообществе исследователей по искусственному интеллекту, а также в борьбе за лучших специалистов на рынке. Конкурсы дают возможность начинающему решать реальные задачи в области Data Science на базе Kaggle Datasets. Соревнования позволяют на практике получить нужные дата-сайентисту знания и навыки. Это гораздо эффективнее длительного изучения теории.

• Наконец, попробуете решить важные для всего человечества проблемы.
• Задача конкурса — предсказать неплательщиков по известным данным о клиентах.
• Вы можете писать код на Python или обычный текст (используя синтаксис Markdown) точно так же, как и в Jupyter, а потом запускать код на облачном сервере Kaggle.
• Это имеет смысл, поскольку молодые люди обычно чаще просрочивают платежи.
• Чтобы запустить весь notebook и записать новую версию, нужно нажать голубую кнопку Commit & Run в правом верхнем углу ядра.
• Это крупнейшая международная платформа соревнований по Data Science.

Сообщество

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. Если вы разбираетесь в финансах, вам будет проще решать, например, задачу кредитного скоринга. В дальнейшем это поможет ориентироваться и в понимании бизнеса. Сегодня Kaggle старается делать соревнования доступнее для участников, у которых нет возможности доступа к большим вычислительным ресурсам. Главный критерий — решения должны запускаться в Kaggle Kernels.

Зачем Новичку Принимать Участие В Соревнованиях Kaggle?

Или, например, я впервые узнал, что позиционирование объектов в задачах беспилотного транспорта происходит по 6 координатам (Х, Y, Z и Стадии разработки программного обеспечения углы поворота по трём осям). Это безграничное поле для развития и возможностей по обучению. Уникальность платформы Kaggle в том, что у вас появляется возможность решить наиболее актуальные задачи крупных компаний. Например, во время новогодних каникул я смог весьма неплохо решить соревнование от Baidu по 6D позиционированию автомобилей по фотографиям, сделанным с камер беспилотников.

Пользователь может отфильтровать датасеты, выставив нужные параметры. Выберите соревнование Kaggle по данным, которое вам по силам. Кликните Join Competition и оформите согласие с условиями. Все следующие уровни пользователю присваиваются после соревнований и активного участия в жизни платформы. На платформе есть Kaggle Learn — мини-курсы для ознакомления с Data Science. Короткие образовательные программы ориентированы на получение навыков и их практическое закрепление.

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. Пользователям не нужно устанавливать библиотеки на свой компьютер. Начинающему в Kaggle Datasets нужно выбрать язык программирования.

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. Kaggle — популярная платформа для соревнований по Data Science от Google. Пользователи (люди и организации) могут публиковать на ней свои наборы данных, создавать и исследовать модели машинного обучения, соревноваться друг с другом. Более того, я показал свой взгляд на соревнования по машинному обучению, который заключается в том, что нужно участвовать в обсуждении, работать с чужим кодом и делиться своей работой.

Всего на платформе проведено уже более 300 соревнований. 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.

А в карточке модели можно просмотреть ее описание и документацию от автора. В соседних вкладках — пользовательские ноутбуки с кодом, где используется алгоритм, обсуждение и состязания, в которых он применялся. Любой пользователь Kaggle может предложить свой собственный набор данных для машинного обучения. А те, что уже есть в базе, можно применять в своих проектах — ограничения зависят от лицензирования.

Поэтому многие специалисты добавляют данные о https://deveducation.com/ своем профиле в резюме. Чтобы сообщество оставалось сплоченным и дружелюбным, на Kaggle есть правила поведения. Этот раздел скорее информационный, но его лучше посмотреть, прежде чем начать общение. Например, участникам рекомендуют общаться терпеливо и не переходить на личности, а в ноутбуках и моделях строго запрещены плагиат и спам. Это подборки туториалов и полезных материалов по использованию конкретного инструмента или технологии.

Каждый kaggle соревнования раз выдумывать что-то сложное и новое не требуется. На Kaggle их можно найти в категории Getting Started. В таких соревнованиях нет призового фонда и ограничений по датам, но по структуре они аналогичны Kaggle-соревнованиям с призами.

Поэтому для таких облачных вычислений будет достаточно обычного ноутбука. В каждой из задач есть определённая метрика, по которой оценивается точность решения и формируется лидерборд участников. Качество решений участников проверяется на закрытом наборе данных — это гарантирует максимально честную оценку. Утечка данных от цели к признакам приводит к перегрузке модели. Но понять, почему утечка происходит в том или ином признаке, сложно. Глядя на графики featexp, можно разобраться в этом.