Это часть проекта Human kaggle что это BioMolecular Atlas Program (HuBMAP) по изучению работы человеческого организма на клеточном уровне. Можно скопировать или изменить уже существующее «ядро» другого пользователя, а также поделиться своим с сообществом. На этом этапе начинающим дата-сайентистам помогут Kernels («ядра») — онлайн-среда для программирования, которая работает на серверах Kaggle.
Использование ресурсов и сообщество
- Это удобное решение для коллективной работы и обучения на практике, где каждый участник может делиться своими наработками и получать обратную связь от сообщества.
- Они включают практические задания и примеры, что помогает лучше усваивать материал.
- В остальных случаях — основные данные хранятся в hdf/feather, что-то маленькое (типа набора выбранных атрибутов) — в CSV.
- Самые популярные языки в Data Science и Kaggle-сообществе — Python и R.
При желании можно смотреть, что и как делают сильные участники комьюнити (в плане профессионализма, конечно, а не физической силы), и проверять собственные знания и навыки. 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). Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, а также социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению.
Погружение в Kaggle: практическое обучение Data Science
Платформа Kaggle открывает перед специалистами возможности для участия в соревновательных задачах по анализу данных, где можно применять знания в области машинного обучения и анализа данных на практике. Регистрация на платформе несложна и открывает доступ к широкому спектру задач, где участники могут использовать разнообразные наборы данных для решения реальных проблем. Помимо соревнований, Kaggle предлагает сообществу данные и решения, которые могут быть полезны как начинающим специалистам, так и продвинутым участникам.
Зачем новичку принимать участие в соревнованиях Kaggle?
Можно найти множество обучающих ресурсов по анализу данных — от Datacamp до Udacity, все они позволяют изучить науку о данных. Но если вы из тех, кто любит учиться через практику, то Kaggle, возможно, окажется лучшей платформой, чтобы улучшить ваши навыки с помощью практических проектов в области научных исследований. Изучение проектов коллег позволяет обнаружить «белые пятна» в собственных знаниях, а также понять, какие хард-скилы нужно подтянуть. Kaggle, таким образом, помогает относительно быстро совершенствоваться. 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.
Почему мы используем Kaggle для обработки данных?
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). Очень важно знать, если распределение дубликатов в тестовой выборке существенно отличается, так как используемая в данной задаче метрика качества очень чувствительна к её изменению. Вкупе с тем, что организаторы случайным образом делили тестовую выборку на public и private, мы вполне можем надеяться, что и в private-датасете доля дубликатов будет примерно такой же.
Полезные приемы и лучшие практики от Kaggle
8 марта 2017 года Google объявил о приобретении копманнии [1]. Время от времени здесь публикуются статьи с упоминанием Kaggle. Это крупнейшая международная платформа соревнований по Data Science. В организации соревнований участвуют крупные и не очень компании, а многие задачи решают реальные проблемы медицины, ИИ, разработки и т. Например, модель Random Forest из библиотеки scikit-learn — у нас есть об этом хорошая статья.
Причины, по которым я продолжаю использовать TikTok, несмотря на его плохую репутацию
Участникам дается от 3 до 5 попыток (по воле организаторов) в день на “сабмит” (посылку своего варианта решения). 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”. 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).
Особенности участия в соревновании Kaggle
Я надеюсь, эта статья и notebook kernel придали вам уверенности, чтобы начать участвовать в соревнованиях Kaggle или заняться любым научным проектом. Обычно нам нравится делать наивное базовое предсказание, но в этом случае мы уже знаем, что случайные догадки по задаче будут равны 0,5 по ROC AUC. Поэтому для нашей модели мы будем использовать несколько более сложный метод — логистическую регрессию. Это популярный простой алгоритм для задач бинарной классификации, который поможет установить низкий порог для прохождения будущими моделями.
В школе это посчитали бы жульничеством, а в реальном мире это чрезвычайно важный навык командной работы. 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.
Первые три вопроса были предварительно помечены Quora как дубликаты, а пары 4-6 считались уникальными. 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). Недавно мы показали хороший результат в Quora Question Pairs Challenge на Kaggle. Соревнование примечательно большим количеством неожиданных открытий и оживлённых дискуссий среди участников. Поэтому я решил детально описать особенности именно этого соревнования и поделиться рецептом победы.
Стрелочка под названием – это тот самый Upvote, по количеству которых определяется релевантность. Рекомендую выбрать интересующий вас notebook, лайкнуть его, прокомментировать и нажать кнопку Copy and Edit. Таким образом вы сохраните его у себя в профиле (аналог форка на GitHub), сможете запустить ячейки внутри него и получить описанную выше плашку Kaggle Contributor.
Помнится тогда заходил ансамбль через scipy.optimize, а кстати у меня и код уже готов. Первым четырем пунктам из этого списка не учат нигде (поправьте меня, если появились такие курсы — запишусь не раздумывая), тут только перенимать опыт коллег, работающих в этой отрасли. А вот последний пункт — начиная с выбора модели и далее, можно и нужно прокачивать в соревнованиях. Во время соревнования эти фичи окрестили «магическими», так как они были очень мощными, и для многих было неожиданно, что можно извлечь информацию не только из текста. Организаторам соревнования также не было понятно, будут ли подобные фичи полезны в реальной жизни. К тому же, некоторые NLP модели (например TF-IDF) неявно используют частоту вопроса, а значит они могут давать прирост качества только потому, что эксплуатируют особенность датасета.
Ресурс помогает специалистам по машинному обучению устроиться на работу. Большинство компаний обращают внимание на место соискателя в рейтинге Kaggle. В системе размещены наборы открытых данных, предоставляются облачные инструменты для обработки данных и машинного обучения.
Если используете виртуальные машины, настройте виртуальный коммутатор для изоляции трафика. С развитием интернета и исчерпанием адресного пространства IPv4 переход на IPv6 становится необходимым. IPv6 расширяет количество доступных адресов и предлагает некоторые улучшения в безопасности, производительности и упрощении сетевой архитектуры. Функция get_test_data_from_csv считывает данные из CSV-файла и возвращает список кортежей для параметризации.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.