Осваиваем Python и машинное обучение с помощью Kaggle

Как начинающему специалисту в области Data Science набраться опыта, где прокачать скилы и к кому обратиться за помощью, если собственных знаний не хватает? Сервис — это и социальная сеть, и площадка для организации соревнований в области исследования данных. Курсы и туториалы на Kaggle разработаны таким образом, чтобы быть kaggle что это доступными и понятными для новичков. Они включают практические задания и примеры, что помогает лучше усваивать материал. Но теперь я обнаружил, что провожу много времени за чтением чужих блокнотов и отправкой заявок на соревнования. Иногда там есть вещи, на которые стоит потратить все выходные.

Kaggle: платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению

Чтобы запустить весь notebook и записать новую версию, нужно нажать голубую кнопку Commit & Run в правом верхнем углу ядра. Это действие выполнит весь код и сохранит любые файлы, которые будут созданы во время запуска. Закоммитив notebook, мы сможем получить доступ к любым прогнозам, сделанным нашей моделью, и подать их на оценивание.

Сравните фрагменты кода EDA со своей работой

Несмотря на недавний рост популярности, большие данные все еще остаются относительно неопределенными по сравнению с другими признанными технологическими областями. В результате большинству новичков трудно практиковать и изучать теории и концепции из-за нехватки данных и ресурсов. Однако, используя Kaggle для анализа данных, вы можете решить эту проблему практически без стресса.

Часто задаваемые вопросы про Kaggle для начинающих

Но для лучшего понимания существует множество курсов Kaggle по концепциям науки о данных с упором на их практическое применение. Узнайте, как начать работу с Kaggle, крупнейшим в мире сообществом по науке о данных, из этого руководства для начинающих. В этой статье я хотел рассказать, как начать участвовать в соревнованиях Kaggle. Цели победить я не ставил, скорее хотелось показать вам, как подойти к соревнованию по машинному обучению, и продемонстрировать несколько решений. После применения логистической регрессии, мы можем сохранить результат в csv-файл для отправки.

Участвуйте в соревнованиях, чтобы отточить свои навыки.

Автор сделал метаклассы отдельно для линейных и tree-based моделей, с единым внешним интерфейсом, чтобы нивелировать различия в API у разных моделей. Зато теперь можно в едином ключе одной строчкой запускать, например, LGB или XGB над одним обработанным набором данных. 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. Беспрецедентный масштаб атаки показывает, что организаторы не особо беспокоились о репутационных потерях.

Regression with a Flood Prediction Dataset

Вкладка Settings позволяет нам контролировать различные технические аспекты ядра. Мы можем добавить GPU, изменить видимость или установить пакет Python, которого ещё нет в окружении. Теперь, когда вы получили базовое представление о том, как работает Kaggle, и вдохновились тем, сколько преимуществ можно получить от соревнований, настало время начать. Здесь я кратко рассказываю о Python Jupyter Notebook, который я собрал для Home Credit Default Risk problem. Но чтобы получить представление, лучше всего будет скопировать его и запустить самостоятельно (вам не придётся что-то скачивать или настраивать, так что очень рекомендую это сделать). Работа в среде Kaggle познакомитвас с облачными рабочими процессами, предоставит доступ к новым инструментам ивозможность приобретения навыков, жизненно необходимых для маркетологов ицифровых аналитиков.

Как подготовиться к обучению на платформе Kaggle?

В реальном Data Science они могут быть простыми, да и бизнес диктует требование выбирать более лёгкие задачи с быстрым результатом. Современный Data Science практически необъятен, поэтому выбирайте состязания, релевантные вашим устремлениям. Например, если вы планируете стать специалистом по компьютерному зрению, то соревнования по обработке естественного языка скорее отвлекут вас, чем принесут пользу. 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. Формат участия в соревновании зависит от условий, которые задаёт автор проблемы.

Лучшие задачи на Kaggle для получения первого опыта в Data Science

Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе. Kaggle – это онлайн-сообщество Data Scientist’ов и специалистов по машинному обучению (machine learning). Kaggle позволяет пользователям находить или публиковать датасеты, строить модели в специальной среде  Kernel, работать с другими ML-специалистами и участвовать в соревнованиях в области Data Science. Участникам дается от 3 до 5 попыток (по воле организаторов) в день на “сабмит” (посылку своего варианта решения).

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. Изучите наборы данных испособы их анализа сообществом Kaggle.

• Каждый участник платформы имеет возможность для анализа данных Kaggle и изучения проектов других пользователей.
• Одна из важных фишек Kaggle — участники могут публиковать краткое описание своего решения, так называемое kernel («ядро»).
• Работа в команде — отличный способ учиться у опытных дата-сайентистов.
• В целом Kaggle — отличная платформа, которая может дать многое как начинающему специалисту, так и профессионалу.

Когда notebook закоммичен, любые выходные файлы появятся на вкладке Output в Versions. 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. Кроме публичных конкурсов также организуются закрытые соревнования, в которых участвуют только специалисты с определённым рейтингом Kaggle.

Кроме того, температура ванны в пределах 40 градусов может негативно отразиться на сосудах и сердце. Поэтому на такую процедуру не стоит отводить больше пяти минут. При этом в воде до 35 градусов можно находиться до 15 минут.

Также курс отличается тем, что он проходит в действительно живом сообществе. 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). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. 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.

Выберите соревнование Kaggle по данным, которое вам по силам. Кликните Join Competition и оформите согласие с условиями. Начальный уровень «новичок» присваивается участнику после прохождения процедуры регистрации.

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