Я начинаю это, не зная, к чему это идет, но я хочу, чтобы это читалось в течение 5 минут. Я называю это своим 100000-м первым, потому что я, скорее всего, сделал 100000 вещей впервые в своей жизни, но этот занимает довольно высокое место в списке, когда я оцениваю его по тому, насколько хорошо я себя чувствую.
Я начал машинное обучение около 3 месяцев назад и изучал его самостоятельно с помощью онлайн-ресурсов и помощи субботнего сообщества AI в Лагосе. Я узнал о конкурсе по машинному обучению в кампусе, проводимом Data Science Nigeria (DSN). Я очень много работал, чтобы выполнить требования DSN, чтобы попасть в учебный лагерь по науке о данных и машинному обучению. Мы прошли вводный курс Machine Leaning на восемь недель плюс, соревнование Kaggle и видеоинтервью. В конце концов я добился этого и вошел в число 75 лучших, принявших участие в учебном лагере. Хакатон был вишенкой на торте
Я узнал, что некоторые из моих друзей тоже попали в учебный лагерь. Радость от участия уменьшилась после осознания того, что я был 32-м в рейтинге, чтобы попасть в соревнование. Это означало, что было по крайней мере 31 человек лучше меня. Я воспринял это как вызов и призвал улучшить свои навыки. Я усердно трудился и с нетерпением ждал конкурентов.
Настал день, и мы посетили конференцию по искусственному интеллекту для финансовой доступности перед тем, как отправиться в учебный лагерь.
График у нас был, мягко говоря, напряженным. Я был полон решимости не упустить эту возможность. У нас работали профессионалы отрасли из InstaDeep, Argility, General Electric (GE), IxioAnalytics, FCMB, Cortex Logic, Machine Intelligence Institute of Africa, Ripple VC, Github, Google, Teragon Group, Microsoft, AXA Mansard, Octave Analytics и многих других компаний. поговорите с нами о различных способах применения этого нового пути карьеры, который мы выбрали.
Стартовал хакатон, который проходил на Зинди. Зинди должен быть болваном для Африки. Платформа для размещения и решения проблем Африки.
Проблема заключалась в финансовой доступности, когда мы должны были классифицировать, вернет ли человек ссуду или нет. Это было проблемой для One Fi, одного из спонсоров программы.
Это были тяжелые 4 дня, чтобы сбалансировать занятия днем и кодирование ночью, но я смог сделать это и применить все знания, которые у меня были по этой теме. Это был мой первый хакатон, и я быстро понял, насколько важно иметь возможность искать нужные вещи в Google. Я много раз застревал, но я также узнал, какой эффект может иметь небольшой отдых. Я мог эффективно выполнять несколько задач благодаря некоторым навыкам тайм-менеджмента, которые я приобрел со временем. В конце хакатона были подведены итоги, и я получил 4-е место из 75 финалистов в Нигерии.
Во время этого учебного курса я значительно вырос в своем путешествии по машинному обучению. После хакатона я уже смог применить методы машинного обучения к своим задачам. Так что, хотя я и не выиграл, для меня это была отличная возможность.
Это был мой первый хакатон и не последний, в котором я буду участвовать. Благодаря этому у меня появилась возможность стажировки, и это только начало моего пути машинного обучения.
Вы можете найти мой немного очищенный код победителей здесь и файлы для него здесь.
Большое спасибо моему брату и наставнику в игре Ogundipe Ore. Он вдохновил меня написать это. Обязательно проверьте его вещи.