מגזין

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 kaggle что это модель, а за день — готовый продукт. Это существенно экономит время (по словам разработчиков самого инструмента).

Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных, Лука Массарон, Конрад Банахевич

Имейте, правда, ввиду, что такое описание несколько поверхностно, поскольку на самом деле мы обучаем наш классификатор вовсе не с использованием коэффициента классификации или коэффициента ошибок. На самом деле вместо этого мы используем кросс-энтропийную функцию ошибок. Ещё один нюанс состоит в том, что логистическая регрессия и обычные нейронные сети, в отличие от свёрточных нейронных сетей, работают с плоскими векторами. Это значит, что на самом деле мы работаем не с матрицей размерности 48×48, а сглаживаем изображение, так что на практике мы имеем дело с вектором размерности 2304. Это происходит потому, что первая строка изображения представлена первыми 48 элементами вектора с номерами от 1 до 48, вторая строка представлена очередными 48 элементами с номерами от 49 до 96 и так далее. Данные отображены в формате CSV, причём первый столбец означает метку, второй – пространственно разделённые пиксели в изображении, а третий – принадлежат ли данные к учебному или проверочному набору.

Сколько зарабатывает Data Scientist

• По одиночке никому из нас не под силу проверить каждую настройку гиперпараметра.
• Так что, хотя DS и не «волшебная пыль», зато вполне может быть топливом, благодаря которому, компания быстро пойдет вперед.
• Для успеха в Data Science важна практика, понимание предметной области, задач и инструментов, которыми владеете.
• Игровая площадка станет местом для возни с ландшафтом машинного обучения, беззаботной и полной алгоритмической изюминки.

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?

Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных, Лука Массарон, Конрад Банахевич купить книгу в Україні

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, а также машинным обучением. Много работал с реализацией алгоритмов анализа сигналов под различные платформы от носимых устройств до профессионального медицинского оборудования.

Как искать Data Science-специалистов на Kaggle

Как вы помните, для логистической регрессии в качестве порогового значения мы обычно используем 0,5. Это значит, что если исходящая вероятность равна 0,5 или больше, то данные определяются как класс 1, если же вероятность меньше 0,5, то данные определяются в качестве класса 0. Поскольку у нас занятия по логистической регрессии, мы ещё не умеем пользоваться функцией мягкого максимума или брать её производную. Вместо этого преобразуем проблему в задачу двоичной классификации.

Глубокое обучение с точки зрения практика, Паттерсон Дж.

Имейте в виду, что существуют и другие способы измерения точности модели, учитывающие дисбаланс классов. Они используются в медицине и при поиске информации; при этом идёт попытка учесть оба класса. Если выбрать чересчур большое значение, функция затрат превысит все мыслимые значения и перестанет обрабатываться в качестве числа. Если выбрать чересчур малое значение, то получим очень медленную сходимость.

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.

Google приглашает на Kaggle-соревнования по машинному обучению. Лучшие 50 участников получат награды

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.

Изобретение этих эффективных показателей как раз и называется Feature Engineering. Собственно, второй шаг, тоже очень тесно перекликающийся с дата-анализом, это Data Mining. Вот есть, скажем, компания Netflix, которая стремится к фильмам и сериалам и собирает кучу информации о пользователях, но не предполагает, что делать со всей этой информацией. Именно тогда используются подходы дата-майнинга, позволяющие в куче информации найти что-то полезное, какие-то паттерны, на основе которых можно сделать определенные предсказания. В начале процесса дата-майнинга специалисты могут даже не понимать и не знать, что именно они ищут — часто это становится понятно уже в процессе. Лучший способ понять, нравится ли тебе та или иная профессия — поставить себя на место человека, уже работающего в определенной сфере и попытаться почувствовать себя в его рубашке.

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.

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.

В Украине это направление сейчас очень активно набирает обороты. В принципе, как и во всем мире, но, как всегда, с некоторым запаздыванием. Уже есть довольно большое сообщество и открываются вакансии в различных компаниях.

Соучредитель IT-компании Kindgeek Юрий Гнатюк опубликовал в X (бывший Twitter) расширенный список бесплатных курсов и сертификаций для разработчиков. Соискатель скрыл свои личные данные, но вы сможете отправить ему сообщение или предложить вакансию, если откроете контакты. Этот соискатель решил скрыть свои личные данные и контакты, но ему можно отправить сообщение или предложить вакансию. Из более сложных методов наиболее популярными были машины градиентного повышения (61%) и сверточные нейронные сети (43%).

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