Предвосхищая вопросы — нет, пайплайны kaggle что это и библиотеки автора пока не выложены в свободный доступ. Временные ряды обрабатываются также отдельным модулем, с функциями преобразования исходного датасета как для обычных задач (регрессии/классификации), так и для sequence-to-sequence. Спасибо François Chollet, что допилил таки keras, чтобы построение моделей seq-2-seq не походило на вудуистский ритуал вызова демонов. Для обработки текстовых данных используется отдельный модуль, включающий в себя различные методы препроцессинга, токенизации, лемматизирования/стемминга, перевода в частотную таблицу, ну и т.д. Универсальный швейцарский нож для комбинирования атрибутов, в который передаем список исходные атрибутов и список функций преобразования, на выходе получаем, как обычно, датасет и список новых атрибутов.

Что такое Google Colab и Kaggle

Закоммитив notebook, мы сможем получить доступ к любым прогнозам, сделанным нашей моделью, и подать их на оценивание. Последняя вкладка Versions позволяет посмотреть предыдущие коммиты. Мы можем смотреть изменения в коде, просматривать лог-файлы запуска, видеть notebook, сгенерированный при запуске, и загружать выходные данные прогона.

Как подготовиться к обучению на платформе Kaggle?

В организации соревнований участвуют крупные и не очень компании, а многие задачи решают реальные проблемы медицины, ИИ, разработки и т. 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. Кроме публичных конкурсов также организуются закрытые соревнования, в которых участвуют только специалисты с определённым рейтингом Kaggle. Кроме того, предлагается бесплатный инструмент для учителей информатики для проведения академических соревнований по машинному обучению (Kaggle In Class).

Часто задаваемые вопросы про Kaggle для начинающих

Кроме того, для исследовательского анализа данных сосредоточьтесь на образцах кода с наибольшей активностью или от признанных участников. Это не означает, что другие примеры кода автоматически плохие, но есть вероятность, что чем выше активность, тем точнее он будет. Конечно, работа с «более горячими» наборами данных может оказаться более полезной для новичка.

Изучите блокноты по науке о данных

На платформе есть Kaggle Learn — мини-курсы для ознакомления с Data Science. Короткие образовательные программы ориентированы на получение навыков и их практическое закрепление. Они включают такие направления, как SQL, машинное обучение, Python, библиотека Pandas и т.д. Автор вообще готов высказать крамольную мысль, что для табличных данных и нормально сделанного пайплайна финальный сабмит на любом соревновании должен влетать в топ-100 лидерборда. Естественно есть исключения, но в целом данное утверждение, похоже, что верно.

Лучшие дата-сайентисты из России по версии Kaggle

Формат участия в соревновании зависит от условий, которые задаёт автор проблемы. Обычно разрешают участвовать и сольно, и командой — у каждого способа есть свои преимущества. Но, конечно, основная задача проекта — это всё же проведение соревнований.

• Kaggle предлагает пользователям собственную онлайн-среду, где можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks.
• Для каждого соревнования на Kaggle создается своя отдельная страничка на которой есть раздел с данными, с описанием метрики — и самое для нас интересное — форум и кернелы.
• Есть определенные шаги, которые вы должны предпринять, чтобы максимально эффективно использовать Kaggle и продолжить свою карьеру во время обучения.
• В соответствии с вашими потребностями вы можете решить, какие признаки сохранить и включить в свой алгоритм машинного обучения.

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.

Руководство для начинающих по Kaggle для науки о данных

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 знаний и навыков и их отработке на практике. 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.

Однако, используя Kaggle для анализа данных, вы можете решить эту проблему практически без стресса. 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. Можно найти множество обучающих ресурсов по анализу данных — от Datacamp до Udacity, все они позволяют изучить науку о данных.

Оба очень интересные, в них неплохо работает построение признаков. Первое — идентификация пользователя по последовательности посещенных сайтов. Главная польза — от двух домашних заданий, где надо проявить смекалку и побить бейзлайны в этих соревнованиях. Пройдя все вышеописанные шаги, вы будете готовы к участию в крупных соревнованиях Kaggle. Поначалу соревнование может показаться пугающим, особенно когда вы участвуете впервые, но чем больше вы участвуете, тем увереннее вы становитесь. Когда вы успешно освоили начальные знания, вы можете начать поиск данных, которые помогут вам практиковаться.

В университетах появляются специальности, полностью посвященные Data Science и машинному обучению (например, в КПИ и УКУ). При поддержке образовательного проекта DataminDS был организован Ukrainian Data Science Сlub. Много методов мы просто-напросто не успевали попробовать, поэтому планировали нашу работу очень аккуратно. Были такие расчеты, которые занимали до пяти дней, и ошибка в них могла бы стоить дорого. Соревнование заключалось в том, что нужно было по измеренному сигналу электроэнцефалограммы (ЭЭГ) человека, больного эпилепсией, построить алгоритм для прогнозирования эпилептического приступа. Организаторами и спонсорами соревнования являются Мельбурнский университет, MathWorks и многие другие.

Каждый участник, независимо от статуса, может раскрыть свой потенциал в конкурсной деятельности. Все следующие уровни пользователю присваиваются после соревнований и активного участия в жизни платформы. Что это дает — мы получаем возможность быстро собрать датасет для обучения из предсгенеренных кубиков. На вход передаем датасет, атрибуты для работы, префикс для новых атрибутов и дополнительные параметры. На выходе получаем новый датасет с новыми атрибутами и список этих атрибутов. Далее это новый датасет сохраняется в отдельный pickle/feather.

Участникам дается от 3 до 5 попыток (по воле организаторов) в день на “сабмит” (посылку своего варианта решения). Kaggle — это онлайн-сообщество для энтузиастов науки о данных и машинного обучения (ML). Это лучший инструмент обучения для новичков и профессионалов, предлагающий реалистичные практические задачи, которые помогут отточить ваши навыки в области науки о данных. 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. Это увлекательно — улучшать свои предыдущие результаты, но я считаю более важным изучение новых способов машинного обучения.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.