Публикации по теме 'kaggle'


Как попасть в топ-5% на соревнованиях Kaggle NLP: твиты о бедствиях
О конкурсе Обработка естественного языка с помощью твитов о стихийных бедствиях — это соревнование по обработке естественного языка (NLP), организованное Kaggle. Цель состоит в том, чтобы обучить модель, которая может правильно предсказывать, относится ли твит в Твиттере к стихийному бедствию или образно использует аналогичный язык ( например, Я горю!! ). Эта задача интересна тем, что основана на данных реального мира и пытается решить проблему, имеющую практическую ценность, —..
Получите "больше" от ваших блокнотов Kaggle
Несколько советов, как сделать записные книжки Kaggle более привлекательными Я пришел в Kaggle лет пять назад. Я узнал об этом сайте из МООК, который проводил в то время. С 2015 по 2019 год я использовал Kaggle только для загрузки наборов данных. Я сделал попытку чрезвычайно популярного конкурса Titanic Competition изменить свой статус с зеленого на синий, то есть с Новичок на Участник. Тем не менее, кроме этого, я не проявлял особой активности на платформе. Только в конце..
Hyperopt — байесовская система настройки параметров
Недавно я работал над внутриклассным конкурсом из курса Как выиграть конкурс по науке о данных на Coursera. Узнал много нового из того, что касается использования задач XGBoost для прогнозирования временных рядов . Единственное, что меня утомило в этом соревновании, — это пакет Hyperopt — байесовская структура настройки параметров. И я был буквально поражен. Оставили машину с гипероптом в ночи. А утром были результаты. Это было действительно потрясающе, и я избежал многих ударов..
5 простых советов по улучшению ваших моделей Kaggle
Как получить высокоэффективные модели на соревнованиях Если вы недавно начали использовать Kaggle или давно уже пользуетесь платформой, вы, вероятно, задаетесь вопросом, как легко улучшить производительность своей модели. Вот несколько практических советов, которые я накопил за свое путешествие в Kaggle . Итак, либо создайте свою собственную модель, либо просто начните с базового общедоступного ядра и попробуйте реализовать эти предложения! 1. Всегда просматривайте прошлые..
Разве бесплатный графический процессор Kaggle K80 лучше GTX-1070 MaxQ?
В чем дело? Ядра Kaggle и совместная работа с Google дают специалистам по обработке и анализу данных возможность работать с предустановленными библиотеками глубокого обучения. Эти услуги бесплатны, и с прошлого года они также предоставляют бесплатный доступ к графическому процессору… хотя и на ограниченный период времени. Google молча развернул поддержку «google-tpu», хотя лучше, чем gpu, в некоторых случаях в большинстве случаев мы не получаем никакого прироста производительности..
Практическое глубокое обучение в жизни  — «Патология растений 2020»
Почему практично, опять же? В предыдущей статье я поделился своим подходом к взаимодействию с жизнью. Название содержит практический смысл, чтобы подчеркнуть мой подход — учиться или что-то делать, решая реальную проблему, а не искусственную, приносит удовлетворение. Представьте, что вы хотите начать пробежку — пока вы не наденете кроссовки и не начнете двигаться, вы не будете бегать. У вас могут быть цели, желания, ожидания от бега, вы можете изучать теорию и смотреть видео, но все..
Напишите свою первую модель машинного обучения с помощью Kaggle
Если вы чем-то похожи на меня, вы видите весь шумиху вокруг потрясающих последних разработок в области искусственного интеллекта и области машинного обучения и удивляетесь про себя: «Только если бы я мог это сделать». или «Это должно быть так сложно и сложно». Ну угадайте, что это не так. Что такое Каггл? Kaggle — это сообщество людей, которые просто любят данные (как и я, и я предполагаю, что вы). Он принадлежит Google. Kaggle позволяет пользователям находить и публиковать наборы..