Kaggle — популярная платформа для соревнований по Knowledge Science от Google. Пользователи (люди и организации) могут публиковать на ней свои наборы данных, создавать и исследовать модели машинного обучения, соревноваться друг с другом. Воспользуйтесь преимуществом их опыта и постарайтесь быть активным участником сообщества!
Формальное описание задачи — необходимо расположить показанную пользователю рекламу в данном блоке в ниспадающем порядке по вероятности нажатия на рекламу. AutoML, который теперь доступен на Kaggle, может сэкономить огромное количество времени, потраченного на разработку и тестирование модели вручную. Это не будет (пока) полностью автоматическое “ИИ по нажатию кнопки” – маркетолог должен понимать основы процесса. Перед тем, как приступить к соревнованию, изучите данные и загляните в Dialogue блог c обсуждениями соперников. Оцените свой уровень навыков, необходимых для реализации проекта, и убедитесь, что тема вас интригует. Это подкрепит мотивацию как в образовательных соревнованиях, так и в соревнованиях с денежными призами.
Внутри каждого гайда — ссылки на все, что может пригодиться при освоении той или иной технологии. Это могут быть ноутбуки внутри самого Kaggle, YouTube-туториалы, Kaggle-курсы и обучение на других платформах, а также обсуждения. У каждого курса есть инструктор — обычно это опытный участник сообщества с высоким рейтингом. Кроме того, некоторые из них связаны друг с другом — в таком случае ссылки на последующие и предыдущие курсы будут располагаться в описании.
Есть определенные шаги, которые вы должны предпринять, чтобы максимально эффективно использовать Kaggle и продолжить свою карьеру во время обучения. Узнайте, что такое kaggle как начать работу с Kaggle, крупнейшим в мире сообществом по науке о данных, из этого руководства для начинающих. Линия ставок включает события, доступные для ставок до начала матча.
Перед сдачей экзамена нужно осуществить обучение первой модели на легком datasets. Выберите соревнование Kaggle по данным, которое вам по силам. Начальный уровень «новичок» присваивается участнику после прохождения процедуры регистрации.
- @yorko и компания (~ 60 чел.) демонстрируют, что классные навыки можно получить и вне стен университета и даже абсолютно бесплатно.
- Тем не менее, это практический инструмент для совместной работы, с помощью которого маркетологи могут получить доступ к соответствующим наборам данных, изучить их и получить идеи для ускоренного анализа.
- И хоть соревнования Kaggle и называются так, это больше похоже на совместные проекты, в которых может участвовать и оттачивать свои навыки каждый участник.
- Она была создана в 2010 году, а семь лет спустя её купил Google.
- Этот режим подходит для тех, кто умеет быстро реагировать на изменения.
Мое последнее соревнование — Outbrain click on prediction, задача — предсказать какую рекламу нажмет пользователь из показанных ему. Спонсор соревнования — компания Outbrain занимается промоушном различного контента, например блогов или новостей. Они размещают свои рекламные блоки на множестве разных ресуров, включая cnn.com, washingtonpost.com и другие. Так как компания которая получает деньги за клики пользователей, они заинтересованы показывать пользователям потенциально интересный им контент. AutoML может снизить барьер для входа в разработку приложений машинного обучения в маркетинге.
Преимущества Использования Apache Nifi
Внимательно изучайте тетради, решающие конкретные задачи, и пытайтесь их повторить. Вам нужно знать, как начать свою карьеру в области науки о данных, и пройти несколько углубленных курсов, прежде чем приступить к Kaggle. Кроме того, https://deveducation.com/ убедитесь, что вы понимаете основы программирования на Python, статистику и способы использования библиотек.
ChatGPT (или что-то подобное) быстро вам расскажет о новой области. Если у вас есть возможность выехать в «поля», чтобы погрузиться в процессы, например постоять на кассе в «Бургер Кинг», как один из моих учеников, то обязательно так сделайте. Рекомендую расспрашивать о проекте, технологиях, процессах во время индивидуальных знакомств. Например, как-то мне посчастливилось поработать с тимлидом-бэкендером в банке, который до этого 10 лет отработал в шахте. Требования к оборудованию и программному обеспечениюДля работы Apache NiFi необходим современный компьютер или сервер с установленной Java (версии eight и выше). Объем оперативной памяти и дискового пространства зависит от предполагаемой нагрузки.
Kaggle: Платформа Для Соревнований По Анализу Данных И Машинному Обучению
В результате на каждом соревновании появляется множество высококачественных блокнотов и скриптов, а также огромное количество опенсорсных наборов данных, которые предоставляет Kaggle. Kaggle Kernels также позволяют делиться своими наработками с сообществом, что способствует обмену знаниями и опытом. Вы можете просматривать и использовать Kernels других пользователей, что помогает быстро освоить новые методы и подходы. Участникам дается от three до 5 попыток (по воле организаторов) в день на “сабмит” (посылку своего варианта решения). В сообществе специалисты делятся своими разработками и принимают участие в оценке деятельности других пользователей.
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.
Вы создаете поток, который начинается с процессора, считывающего новые заказы из файла или базы данных. Затем данные проходят через процессор, фильтрующий заказы по сумме покупки. После этого другой процессор отправляет обработанные данные в систему аналитики.
Kaggle Learn даёт возможность закрепить свои знания по выбранному направлению и совершенствоваться дальше. Так, на Интеграционное тестирование Kaggle есть и рекрутеры, которым нужны сильные дата-сайентисты. Кроме того, специалисты добавляют свои профили в резюме, что считается работодателем дополнительным плюсом при, например, прочих равных возможностях двух кандидатов. И вот тогда возникнут проблемы с ИС, потому что самая популярная причина увольнения в это время — молчание. Знаю не одну ситуацию, когда увольняли именно за умалчивание. Обсуждайте проблемы с руководителем или лидом команды, предлагая возможные решения.