Несмотря на то, что это было соревнование, есть ощущение, что мы решали эту задачу значительно большей командой вместе с другими участниками. Общение на форуме, изучение кода других участников, сравнение их решений со своим позволили быстро изучить новые для нас методы и трюки, помогающие значительно повысить точность работы таких систем. Еще на Kaggle есть форум и кернелы — там можно узнать, какие трюки используют профессионалы, и посмотреть код. Как по мне, так Kaggle сейчас является неотъемлемой частью при изучении машинного обучения. Я работаю в отделе R&D компании Ciklum, занимаюсь цифровой обработкой и анализом биомедицинских сигналов, kaggle что это а также машинным обучением. Много работал с реализацией алгоритмов анализа сигналов под различные платформы от носимых устройств до профессионального медицинского оборудования.
Как нетехническому специалисту принести пользу в DS-проекте
Много методов было опробовано, но в итоге так и не использовано в финальном решении из-за низких или недостаточно высоких результатов. Я узнал о конкурсе от своей подруги Иры Иваненко — она и предложила сформировать команду. Нам обоим было очень интересно узнать, как мы себя можем показать в соревновании такого уровня. К тому же, для меня была вызовом возможность опробовать знания, полученные при работе над диссертацией, на новых данных.
Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи
Тут я рекомендую к изучению курс Deep Learning Specialization. Я училась в КПИ на теплоэнергетическом факультете по специальности программист. В то далекое время Data Science и ML не были мейнстримом и изучались фрагментарно в рамках других курсов, таких как ИИ или математические методы. Позже, после окончания аспирантуры, преподавала машинное обучение на этой же кафедре. Многие кухонные разговоры на работе были посвящены подходам к изучению Data Science, и мне было интересно сравнивать мнение коллег и студентов.
Кто такой Data Scientist и как понять, что эта карьера для тебя. Обзор профессии от профессионала
Группа Компаний «АЛМИ» – транснациональная розничная сеть, ориентированная на широкие потребности современного покупателя. На сегодняшний день, компания «АЛМИ» активно развивается на рынке продуктового ритейла Беларуси. Украинский производитель лекарственных средств европейского уровня.
Зачем нужен data science и как он помогает бизнесу
Это не все способы искусственно создать больше примеров 2-го класса. При этом дисперсия не может быть слишком большой, иначе изображение станет неузнаваемым. Поэтому нам хоть и надо изменить изображение, но не слишком сильно его исказить. Ещё один вариант – добавление инвариантных преобразований, когда, к примеру, немного повёрнутое налево или направо лицо остаётся тем же лицом с той же меткой. Если каждый раз выдавать прогноз «болезни нет», то в 99% случаях это будет правильным ответом, и можно победно отчитаться, что наш фиктивный «тест» является правильным в 99% случаев. На самом же деле он не имеет смысла, поскольку мы ничего не узнали из имеющихся у нас данных.
Какие преимущества участия в соревнованиях Kaggle?
Этот набор инструментов используется для автоматической подготовки данных к применению моделей машинного обучения. Особенность в том, что от пользователей не требуется специфических знаний в ML. Google создали доступный продукт для любого бизнеса, который существенно упрощает процесс разработки в ML. Это позволяет за минуту построить простую модель, а за день — готовый продукт. Это существенно экономит время (по словам разработчиков самого инструмента).
Что касается ShieldGemma, то это набор «классификаторов безопасности», которые пытаются выявить токсичность, например вражду, преследование и откровенный контент сексуального характера. Построенный на основе Gemma 2, ShieldGemma можно использовать для фильтрации подсказок к генеративной модели, а также содержимому, которое создает модель. Недавно он завоевал «золото» за дата-сет 2019 года по концентрации аммония в воде р. Южный Буг по данным государственного мониторинга в Украине. Между тем классификаторы машинного обучения уже были разработаны для решения этой задачи распознавания, и в статье изложено текущее состояние исследований в рамках деталей конкурса. Также data scientist должен хорошо владеть математическим аппаратом.
Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных, Лука Массарон, Конрад Банахевич
Если у вас возникнет искушение присоединиться, имейте в виду — конкуренция будет жесткой. Хотя еще есть четыре месяца, там уже есть оценка более 0,96 в верхней части таблицы лидеров. Но можно ли улучшить это почти идеальное (или это должно быть идеальное) решение?
На сегодняшний день почти у каждого бизнеса много данных, но они не знают, что с ними делать. Поэтому они приглашают специалистов Data Science и аналитиков и начинают разбираться. Все эти проблемы, как и страх перед сверхинтеллектом, который погубит человечество, заставили программистов в Google создать новый класс алгоритмов “Объяснимого ИИ”. Так, алгоритмы дают доступ к модулям-пояснениям, деревьям решений, с помощью которых можно понять, почему модель приняла определенные решения.
Благодаря небольшому объему информации по решению такого рода задач можно было попробовать придумать и реализовать свои идеи, которые в итоге давали весьма неплохой результат. В следующем году хотелось бы увидеть продолжение с большим интервалом времени на конкурс, будем ждать с нетерпением», — поделился впечатлениями Алексей. Скриптовый язык применяется чтобы не тратить большую часть времени на непрофильную деятельность — программирование, тогда как профильная деятельность — маркетинговые исследования. Вы можете ознакомится с его сайтом /ai-for-everyone , где как раз описыватеся какие возможности дает DS/ML для компаний и что нужно знать нетехническим специалистам. Особенно ценными я считаю те разделы, где описывается, что ML на сегодня не может.
Основным языком программирования большинства Data Science специалистов является Python. В иностранных компаниях такой должности соответствуют позиции research-инженеров — это в большей мере математики, которые работают с теоретической частью алгоритмов и исследуют разнообразные закономерности. Machine Learning инженеры, в свою очередь, занимаются построением моделей на основе полученных данных. Но такое разделение существует лишь в теории или же только в некоторых странах.
- Это позволит хорошо понимать, почему в конкретном случае работают одни подходы и не работают другие, и правильно оценивать полученные результаты.
- Для каждого из семи чувств мы выбираем все входные данные, соответствующие этому чувству, и находим номер соответствующих входных данных.
- Kaggle – это платформа для соревнований , где специалисты по обработке данных со всего мира собираются вместе, чтобы продемонстрировать свои навыки и заработать награды.
- Имея базовое понимание принципов машинного обучения и знание Python, можно приступить к изучению Deep Learning.
- Много методов было опробовано, но в итоге так и не использовано в финальном решении из-за низких или недостаточно высоких результатов.
Отдельные технологии все еще условно носят название “научное”, но другие — уже нашли активное применение в бизнесе. Дефицит разработчиков Data Science-профиля на рынке сравнительно не такой большой. С одной стороны, есть множество программ, которые находят талантливых людей еще на этапе обучения, а с другой — дефицит компенсируют переходом специалистов из смежных позиций по обработке данных.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
