Для оценки предложенных решений необходимо было сделать прогноз для тестовых данных, сохранить его в файл и загрузить https://deveducation.com/blog/chto-takoe-kaggle-i-chem-ona-pomozhet-nachinayushchemu-data-sayentistu/ на Kaggle. Там загруженные результаты оцениваются на количество правильных прогнозов, и вы попадаете в лидерборд, где все участники соревнования ранжируются в зависимости от набранных очков. Я работаю в отделе R&D компании Ciklum, занимаюсь цифровой обработкой и анализом биомедицинских сигналов, а также машинным обучением.
Винницкий ученый стал первым украинцем – мастером дата-сетов платформы Kaggle
В дальнейшем такие алгоритмы будут использоваться в имплантах, способных предотвращать эпилептические приступы у пациентов, у которых невозможно контролировать приступы с помощью медикаментов. Приходилось очень много читать — научных статей, форумов, описаний предыдущих решений и кода. Много методов было опробовано, но в итоге так и не использовано в финальном решении из-за низких или недостаточно высоких результатов. Всего соревнование длилось три месяца, но мы взялись за работу фактически за месяц до окончания. И это был довольно таки напряженный месяц с регулярными бессонными ночами.
Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных, Лука Массарон, Конрад Банахевич купить книгу в Україні
В последнее время набирает популярность такое явление, как «спортивное программирование». Его суть в том, что участники (отдельно или командами по трое и меньше человек) на время решают и программируют задачи на алгоритмы, структуры данных и математику. Эти соревнования зачастую спонсируют такие крупные компании, как Яндекс, Google и т.п.
Выпускников бесплатной школы ML-специалистов от AI HOUSE в Киеве будут трудоустраивать в Reface, Pawa и ZibraAI
Если вы программист, то вы должны хорошо использовать алгоритмы и логику. Вот что делает программиста идеальным кандидатом для инженера машинного обучения. Есть признаки того, что цифры становятся еще более молодыми, поскольку поколение Z становится все более вовлеченным.
Google выпускает новые «открытые» модели ИИ с акцентом на безопасность
К сожалению, у нас до сих пор распространено заблуждение, что человек, который занимается Data Science и машинным обучением, должен в первую очередь быть программистом. Разумеется, и тем, и другим без программирования никак не обойтись, но задачи все-таки у них немного отличаются. Kaggle — это платформа для людей, которые интересуются анализом данных, машинным обучением и смежными направлениями. Там различные компании и/или исследовательские организации размещают свои задачи и объявляют вознаграждение за топовые решения.
- 22-24 марта видеосервис MEGOGO провел второй MEGOGO Media Hackathon — MEGOGO Kaggle Challenge.
- Проект создает стартапы, которые базируются на машинном обучении, а также ищет те, что находятся на ранней стадии, и далее занимается их акселерацией и поднятием инвестиций.
- Его суть в том, что участники (отдельно или командами по трое и меньше человек) на время решают и программируют задачи на алгоритмы, структуры данных и математику.
- Вот что делает программиста идеальным кандидатом для инженера машинного обучения.
- Также содержит большую базу задач с прошедших олимпиад школьников.
- Победители должны выслать организаторам исходный код модели и информацию об окружении, на котором можно воспроизвести результат.
MEGOGO предлагает предсказать, что будут смотреть зрители, и получить $2000 на хакатоне
Решениями-победителями стали мобильное приложение-квиз для киноманов, инструмент для iOS-видеоплеера, и конструктор для создания Stories. Сейчас существует еще огромное количество задач, которые можно решить методами Data Science и машинного обучения, но к которым просто-напросто еще не подобрались. Именно поэтому, я думаю, уже в ближайшем будущем нас захлестнет волна новых компаний, продукт которых основывается или был получен с помощью Data Science и машинного обучения. Я узнал о конкурсе от своей подруги Иры Иваненко — она и предложила сформировать команду.
Про книгу Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных, Лука Массарон, Конрад Банахевич
Для прогнозирования платформа MEGOGO предоставила доступ к анонимизированным реальным данным об активности пользователей сервиса за 3 месяца — кто, что и когда смотрел и какие фильмы понравились. На основе этих данных разработчики должны были создать высокоточное воспроизводимое решение, способное предсказать, что пользователи MEGOGO будут смотреть в следующем месяце. Все команды и индивидуальные участники могли выбрать по два решения для оценки. С другой стороны, большинство специалистов по обработке данных Kaggle являются новичками в машинном обучении, а не в программировании.
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. Основное направление развития школы — обучение ML-специалистов, Machine Learning Engineer, разрабатывающих алгоритмы для нейросетей, по которым будет работать компьютер.
Первые и вторые места заняли три команды из Киева (два первых и одно второе), и одна из Черкасс. Команды разделили между собой призовой фонд в $3000, а Vodafone получил в свое распоряжение четыре эффективные прогностические модели, которые будет использовать в своей деятельности. Вы также должны различать алгоритмы разных специализаций, понимать их преимущества и недостатки.
На Coursera есть хороший курс с легкой и наглядной подачей материала, который поможет разобраться во всех этих аспектах. Несмотря на то, что в этом курсе используется Octave, а не Python, вам стоит его пройти. Здесь изучите основы и принципы машинного обучения, а также получите необходимые знания по линейной алгебре. Курс не требует какой-либо предварительной подготовки и подходит всем, кто собирается изучать Data Science.
Много работал с реализацией алгоритмов анализа сигналов под различные платформы от носимых устройств до профессионального медицинского оборудования. 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.
Как и при любом продвинутом поиске, у сайта есть своя специфика, в которую нужно будет вникнуть, прежде чем приступить к поиску кандидатов. Но разобравшись, вы сможете открыть для себя новый источник талантливых специалистов. Кроме того, все результаты конкурса с описанием методов и алгоритмов будут опубликованы в научном журнале и доступны для исследователей в этой области. Команда R&D инженера Олега Паничева заняла 5-е место на Kaggle в конкурсе по прогнозированию эпилептических приступов по измеренному сигналу электроэнцефалограммы. В интервью Олег рассказал о своем участии в соревновании и работе в области Data Science. Pawa — венчурная студия, основанная в марте 2021 года Денисом Дмитренко, Сергеем Токаревым и Кириллом Сыгыдой.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.