若何成为 Kaggle顶级巨匠?
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若何成为 Kaggle顶级巨匠?

沐鸣2进货ym871622021-08-26 10:11240A+A-
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Vladimir I. Iglovikov 是一名 Kaggle 顶级巨匠(Grandmaster),曾获得过 Carvana 图像遮蔽挑战的冠军,以及 Dstl 卫星图像特征检测挑战的第三名algo暴涨。他曾在 UC Davis 获得过理论凝聚态物理学博士的学位,如今是一名 Lyft 的计算机视觉工程师,次要研究主动驾驶。

比来,Vladimir 分享了本身成为 Kaggle 高手的经历algo暴涨。目前,Kaggle 注册用户数量已超 100 万,此中只要 124 人拥有 Grandmaster 头衔,若何成为全球排名前千分之一的数据科学家?让我们看看他是怎么说的。

若何成为 Kaggle顶级巨匠strongalgo暴涨/strong?

我叫 Vladimir,本科结业并获得理论物理学位后搬到了硅谷,处置数据科学相关的工做algo暴涨。我当前在 Lyft 公司的主动驾驶部分工做,研究与计算机视觉相关的应用。

过去几年来,我花了良多时间参与关于机器进修的角逐algo暴涨。如许做是因为,一方面我觉得它自己很好玩,而另一方面,我觉得那是一种十分高效的数据科学技能提拔办法。当然,不是所有的角逐都很容易,我也不是在每场角逐中都能获得好成就。但时不时地参与那些角逐,让我不竭地进步了本身的相关技能,以至最末获得了 Kaggle Grandmaster 的称号。

我要向 @Lasteg 暗示感激,是他提议我参与那期的 AMA(Ask Me Anything session)并在 Reddit、kaggle、science.d3.ru(in Russian)上搜集问题algo暴涨。他搜集有良多问题,我会尽我所能去答复,但没法子在本篇博客中处理所有问题。若是你的疑问未能在本文获得解答,能够在评论中留言。

以下是我(或我的团队)有幸跻身排行榜前列的一些深度进修挑战:

在 Ultrasound Nerve Segmentation 中获得第十名

在 Dstl Satellite Imagery Feature Detection 中获得第三名

在 Safe passage: Detecting and classifying vehicles in aerial imagery 中获得第二名

在 Kaggle: Planet: Understanding the Amazon from Space 中获得第七名

在 MICCAI 2017: Gastrointestinal Image ANAlysis (GIANA) 中获得第一名

在 MICCAI 2017: Robotic Instrument Segmentation 中获得第一名

在 Kaggle: Carvana Image Masking Challenge 中获得第一名

在 Kaggle: IEEE's Signal Processing Society—Camera Model Identification 中获得第九名

在 CVPR 2018 Deepglobe. Road Extraction. 中获得第二名

在 CVPR 2018 Deepglobe. Building Detection. 中获得第二名

在 CVPR 2018 Deepglobe. Land Cover Classification. 中获得第三名

在 MICCAI 2018: Gastrointestinal Image ANAlysis (GIANA) 中获得第三名

Q:除了数据科学以外algo暴涨,您生活中喜好做些什么?

A:当然,我喜好徒步游览、攀岩algo暴涨。若是你早上去 Mission Cliffs 攀岩馆,见到我能够打个号召。

我也喜好跳舞,出格是 Bules Fusionalgo暴涨。旧金山的 Misiion Fusion 和 South Bay Fusion 跳舞产地是我经常去的。

游览对我来说很重要algo暴涨。春天的时候我去了白俄罗斯、摩洛哥、约旦。九月,我在芬兰、德国、奥天时呆了三周。当然,2018 Burning Man 是本年最爽的活动。

Q:你若何在工做的同时花良多时间做 kaggle 呢algo暴涨?

若何成为 Kaggle顶级巨匠strongalgo暴涨/strong?

A:对我来说,固然没有薪酬,但参与 Kaggle 角逐是我的第二职业algo暴涨。我那么做理由很充沛。活泼的 Kaggle 参与者逃求范畴的改动很常见。我也不破例。当我从学界转向业界时,我起头参与角逐。我需要一个高效的办法来尽快熟悉 ML 需要处理的问题,掌握那些东西,并将思维扩展机器进修的新范畴。

后来,当我在 Bidgely 起头我的第一份工做之后,我参与的 Kaggle 赛事更多了algo暴涨。有段时间,我在研究信号处置使命,同时几乎将所有晚上的时间用来处置参与角逐用的表格数据。那段时间我的工做和生活有些失衡,但我获得的常识却是值得的。

再后来,我做好筹办换工做以后,参加了 TrueAccord,在那里我做了良多传统的机器进修使命algo暴涨。但我不想停行对 Kaggle 的研究,所以我白日做的是传统机器进修,晚上和周末研究深度进修。也因而,工做和生活愈加无法连结平衡。但我学到了良多工具,获得了很好的附加技能,成为了 Kaggle Master。当我参加 Lyft Level 5 时,我晓得所有那些勤奋都没有白搭,在那份工做里我将深度进修应用于主动驾驶问题上。

最末,我没有全职做 Kaggle,但我仍在积极地进修algo暴涨。工做中有良多有趣的计算机视觉问题,我正测验考试在 Kaggle 没有涉足的范畴里获得更多的常识。我仍然时不时地向各类角逐提交参赛做品,但那次要是为了更好天文解其他参赛者正面对的问题和挑战,如许做反过来有助于我从论坛分享的信息中获得很大的收益。

Q:帮忙你进步工做效率的日常老例是什么algo暴涨?你若何摆设一天的行程?

A:起首,我不太确定本身能否高效,因为我老是在寻找新的法子优化工做体例algo暴涨。

需要处理的问题和需要参与的活动老是良多,但不是所有的都有用又好玩algo暴涨。所以我做什么工作都要优先考虑。有两本书对那个话题停止了出色的讨论:《So Good They Can't Ignore You: Why Skills Trump Passion in the Quest for Work You Love》和《Deep Work: Rules for Focused Success in a Distracted World》。

工做日,我一般早上 6 点起床,然后去攀岩馆algo暴涨。如许做能帮忙我连结身段并让我一天都连结清醒。之后,我开车去上班。我们的主动驾驶工程中心位于 Palo Alto,那对我来说有点忧桑,因为我更喜好住在市区。开车很有趣,但通勤很烦。为了让通勤时间更有效率,我会在车里听有声读物。开车时当然没法专心听书,但在驾驶时听听那些文学、有关软技能和贸易的书老是不错的。

我想好好掌握工做和生活之间的平衡,但没有做到algo暴涨。当然,我花了良多时间和伴侣参与差别的活动,并且良多活动是在旧金山。同时,我仍需要进修;我还要连结机器进修的形态,不克不及把目光局限在工做中碰到的问题上。所以我晚上有时候会阅读手艺文献,或者为角逐、辅助项目和开源项目编写代码。

谈到开源项目,我想借此时机推广一个图像加强库,该库是由我和 Alexander Buslaev、Alex Parinov、Eugene Khvedchenia 一路基于我们有关视觉挑战赛的研究创建的algo暴涨。

若是不论述细节的话algo暴涨,可能没法说清晰那个问题:

我更喜好 Ubuntu+i3 的电脑,而不是 MacBook,因为如许能让我的效率提拔 10%algo暴涨。

我很少用 Jupyter notebook,仅用于 EDA 和可视化algo暴涨。几乎所有的代码我都是在 PyCharm 上写的,然后用 flake8 查抄,再传到 GitHub 上。良多 ML 问题都十分类似。找一个更好的代码库,而不是反复本身的代码,然后思虑若何更好地重构。如许做固然在起头时停顿迟缓,但后面会加快你的前进。

我正在测验考试编写单位测试algo暴涨。所有人都在讨论单位测试在数据科学中的重要性,但很少有人花时间去写。Alex Parinov 写了一个很好的文档( 流程中添加更多测试。

目前,我正在试用模子版本化东西 DVC,我希望它能增加我的 ML 流程的复现率和代码的可重用率algo暴涨。

我很少用鼠标algo暴涨。因而我有时候需要在页面上写热键,然后尽可能多地利用它们。

我不利用社交收集algo暴涨。

我一天仅查收几次邮件algo暴涨。

我以至会在早上列一个当日使命清单,然后处理它们algo暴涨。我利用 Trello 来做那个。

我不会把一天的时间朋分得很乱algo暴涨。良多使命需要集中精神,而老是切换焦点没什么用。

以上大要就我的一些工做尺度了algo暴涨。

Q:你若何跟上那个范畴的最新研究algo暴涨?

A:「跟上」那个词对我也不太准确,机器进修范畴近来很活泼,有关的论文数量、角逐、博客和册本十分多,不成能全数阅读algo暴涨。现实上,当我碰到一些问题时,我会把留意力放在最新的研究上,并深切发掘。处理完那个问题后,我再转向另一个问题。因而,我只对那些我切身履历过的范畴领会较深。同时,我对研究过的问题都有较深的专业常识,那个问题清单很长,并且还在持续增加。那个事实也让我确信,将本身编写并保留在私家存储库中的经历和代码将有助于我快速起头任何新的 ML 相关使命。

此外,那还意味着我对良多问题的处置体例都有大要的领会,如许我下次面临类似的问题时心里也有谱algo暴涨。

我还参与过像 NIPS、CVPR 如许的人工智能会议,在那些大会上展现的研究功效可以很好地代表我们当前的研究程度algo暴涨。

Q:四五年前,在非机器进修范畴拿到一个博士学位(如物理学)对雇主是有利的algo暴涨。但如今的情况仿佛变了,非机器进修范畴的博士学位和机器进修的硕士学位比拟,IT/ML 行业更愿意选后者担任机器进修工程师/开发者职位,至于研究岗我不太清晰。您获得了物理学博士学位,然后转到机器进修范畴,我认为您的履历可能合适答复那个问题。

若是获得非机器进修博士想转到机器进修行业algo暴涨,您对此有何观点?那有助于获取企业内的研究职位吗?与机器进修相关硕士比拟有优势吗?

A:那个问题比力困难,我不晓得谜底algo暴涨。

物理学是一门伟大的学科algo暴涨。即便回到过去,能够在物理学和计算机科学之间停止选择,即便晓得我最末会转到计算机科学范畴,我仍然会选择物理学。

当然,次要原因是我对物理学和天然科学比力感兴趣algo暴涨。机器进修可以讲授浩翰多彩宇宙的运行原理吗?不克不及,但是物理学能够。不行如斯。我的转型之路相对容易的原因之一是物理学,那门学科赐与我的不只是量子力学、相对论等常识,还有数学、统计学、编程技巧,那些技能有利于向其他范畴的转换。

物理学教会你若何在严谨理论和尝试之间以构造化的体例停止转换,那对机器进修从业者而言也是一项必备技能algo暴涨。别的,自学集合不成能进修物理学或高档数学。那点也是我的公司信条,即深度进修的下一个大打破将在我们大白若何将高档数学应用到机器进修中的时候呈现。如今具备大一程度的数学常识在计算机视觉范畴已经足够了。

所有那些都意味着目前数学不是拦路虎,那也是掌握了数学/物理学/化学和其他 STEM 学科的额外常识关于处理大部门贸易问题几乎无用的原因,也是那些学科的结业生转行的原因algo暴涨。他们拥有大量专门常识,有博士学位,在学界待了良多年,但无法得到有趣且高薪的工做。收集上四处是那品种型的博客文章。

另一方面,能写代码在各个处所都是需要的,那也是潜在雇主在领会数学的人和能写代码的人中间几乎老是选择后者的原因algo暴涨。

但我认为那种情况会改动的algo暴涨。不是如今,是将来的某个时间点。

你读的论文、你上的课可能与你在行业中所需的技能其实不间接相关,留意到那一点很重要algo暴涨。那是对的,但无伤大雅。

凡是,在业界做为数据科学家或软件开发者工做所需的技能能够通过自学进修,不克不及在大学里学到algo暴涨。人们在工业界学到的大部门工作能够通过在某家公司的全职工做来获取。

此外,找工做的同时还要写理论物理学论文、研究数据科学,那对我来说压力太大了algo暴涨。

其时,我并未掌握所有必备常识,我也不睬解硅谷的运做和他们对我的期望algo暴涨。我根本上是一张白纸,我做的独一一件事是不竭地把简历投给差别的公司,不竭空中试,从每次失败中进修,然后再继续,曲到面试胜利。

我记得有一次面试官问我结业论文主题是什么,我其时在研究量子蒙特卡罗(Quantum Monte Carlo),我照实答复了那个问题,然后尽力解释它的意思以及我们为什么需要它algo暴涨。面试官看着我,问了一句话:「那项手艺若何帮忙我们进步客户参与度?」

我想说关于非计算机科学专业的人来说,更好的办法是参与计算机科学系内部的数据科学(DS)相关课程algo暴涨。业余时间进修 DS / ML。幸运的是,有良多资本。在本身院系中找到一个想利用机器进修处理本身问题的传授也是个好主意。申请手艺公司的 ML 相关练习岗位,拿到练习岗位比获得全职工做容易一些。

练习后转为正式岗就很间接了algo暴涨。好比我的伴侣胡文健,他和我统一个研究小组研究物理学,他先在 Facebook 练习,后来得到了 Facebook AI Research 的研究科学家职位。

不要高估专业、大学对找工做的影响algo暴涨。企业雇佣你时,次要是付钱让你处理他们面对的问题。你的学位和专业只是他们用来估量你才能的工具。若是你的简历中没有他们想看到的内容,那很难通过 HR 的简历挑选,对找工做很重要的人际关系网也会削弱,但那仍然不该该影响你决定本身学什么专业。

我的设法可能有点无邪,但我觉得人们选择本身专业的尺度,不该该是高薪,而是热情(passion)algo暴涨。

Q:你觉得数据科学/ML 中有趣的问题是什么?我的硕士学位完成了一半,但我不晓得以后要处置 ML 哪方面的工做algo暴涨。我和认为 Algo 创建与扩展是更好范畴的人扳谈过(关于 DS / ML 应用法式而言,更可能是库插件和 chug)。对此你有什么观点?或者关于职业灵敏性的建议?

A:我认为 DS/ML 中有趣的问题与当今支流相去甚远algo暴涨。研究支流问题的人太多。将 ML 应用于信誉评分、保举系统和零售等我都觉得很无聊。若是你用 DS/ML 来处理那些数学、物理、生物、化学、汗青、考古、天文问题或者那些人们很少应用 ML 的问题,你可能会找到下一个属于你的 Purple Cow。

至于职业选择,与生物或物理差别,你在 DS/ML 中学到的技能很容易从一个范畴转到另一个范畴algo暴涨。当然,开发银行或对冲基金交易的算法和开发主动驾驶汽车不是一回事,但不同也没有那么大。只要你根底安稳,很快就能掌握需要的技能。

Q:30 岁(有进修布景algo暴涨,但不是 Math/CS 方面)参加 ML 社区能否为时已晚?能否有可能赶上末班车?若是能够,你觉得更低要求是什么?

A:当然不晚algo暴涨。90% 的 ML 只需要手艺大学大一的数学常识,不需要超深的数学常识。DS 中利用最普遍的语言是 Python 和 R 语言,那两种语言比力高级,因而你能够从它们动手,而不是在手艺细节方面死磕。

我建议参与一些 DS 的在线课程,然后研究一些 Kaggle 问题algo暴涨。当然,良多概念听起来都很新,但你只要连结自律和专注,渐渐就会懂了。

那儿有两个关于年龄的例子:

Kaggle Grandmaster Evgeny Patekha 40 岁才起头数据科学研究algo暴涨。

Kaggle Grandmaster Alexander Larko 55 岁才起头参与 Kagglealgo暴涨。

Q:你认为手艺范畴的正规根底教育对获得数据科学和 Kaggle 角逐的胜利是需要的吗algo暴涨?在你的工做履历中有没有碰到相反的例子?

A:我只能说那些很有用,但并不是需要algo暴涨。良多在 Kaggle 中获得胜利的人并没有手艺范畴的根底教育布景。典型的例子就是 Mikel Bober-Irizar,他是一名 Kaggle Grandmaster,但还在念高中……

不外你要记住的另一件事是:你在 Kaggle 中学到的技能只是你未来在 ML 业界或学界所需技能的一小部门algo暴涨。而那些在 Kaggle 中无法学到的技能,根底教育能够为你供给。

不外话说回来,就算没有高中学历你也能擅长 Kagglealgo暴涨。

Q:你用了多长时间进修数据科学/机器进修algo暴涨,才成为了 Kaggle 高手?

A:我是在 2015 年 1 月决定转向数据科学的algo暴涨。在那之后,我起头在 Coursera 上进修线上课程。在昔时 2 月底,我晓得了 Kaggle 的存在并注册了本身的账号,两个月之后我获得了本身的第一个银牌。

Q:利用家用台式机不消云办事在 Kaggle 角逐里能得高分吗algo暴涨?

A:我不在角逐中利用云办事,但我家里有两台比力强力的计算机:一台有 4 块 GPU,另一台有两块algo暴涨。你能够在没有强大深度进修机器的情况下获得 Kaggle 角逐的好成就,但是缺乏算力的限造会使你在单元时间内测验考试思绪的数量——而思绪的数量和最末的成果亲近相关。所以若是你以 24/7 的投入训练模子,你就需要投资购置一台好机器。

在几代更新之后,我的开发硬件最末酿成了如许:一台 4GPU 的机器用于高负载,另一台双卡的机器用于原型设想algo暴涨。

若何成为 Kaggle顶级巨匠strongalgo暴涨/strong?

仅有一台强大的计算机仍是不敷的,你需要学一些编程技巧,来操纵它的算力algo暴涨。

我从 Keras 转到 PyTorch 的一个原因是其时后者的 DataLoader 愈加强大algo暴涨。

我们看到 imgaug 太慢了,于是写了 albumentations,以操纵 100% 的 CPU 算力,不外它没法充实操纵 GPUalgo暴涨。

若是想加速硬盘上 jpeg 图像的吞吐速度,我们不该该利用 PIL、skimageand 以至 OpenCV,而是应该用 libjpeg-turbo 或 PyVipsalgo暴涨。

其他

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Q:关于从 Kaggle 竞赛起头数据科学家生活生计的人algo暴涨,你对他们有什么建议吗?出格是那些初次参与竞赛的菜鸟,有什么更好的建议?

A:有良多体例来参与 Kaggle 竞赛,但按照我的察看经历,获取所需常识的更高效办法是利用黑客的办法algo暴涨。

旁观一些包罗 Python 编程根底和机器进修的在线课程algo暴涨。

参与一个 Kaggle 竞赛algo暴涨。若是你能够写出一个从数据到提交的端到端流程,那很好。若是你是新手,那可能很难。在那种情况下,能够去论坛复造粘贴他人共享的 kernel。

在你的计算机上运行,生成一个提交,在排行榜上获取名次algo暴涨。在那一阶段,操做系统、驱动法式、库版本、I/O 等问题可能会让你觉得很痛苦。你要尽快习惯。若是你不克不及理解 kernel 里写的什么,不妨,问题不大。

调整一些参数,随意调也不妨,从头训练你的模子,提交预测algo暴涨。希望某些修改能够让你的排名提拔。不要担忧,良多人都是那么做的。他们都在做差别的调整,你不需要对相关常识或原理有深入或曲不雅的理解。

为了超越四周的调参侠,你要开展出一种曲觉,并获取关于什么计划可行、什么计划不成行的根底常识,从而能够愈加智能和高效地摸索可能办法的相空间algo暴涨。在那一步,你需要将进修做为尝试的一部门。从两个标的目的进修,起首是像 mlcourse.ai、CS231n、数学、统计学、若何写更好的代码等根底。一般来说,自主进修很难,但从持久来看,那很重要。其次你会在相关问题的论坛上看到良多新术语。记得留意那些术语。测验考试鼓励本身在排行榜中获得更好成就做为外部动力来进修新事物。但不要在进修和尝试之间停止选择,同时做两件事。机器进修是一门应用科学。

在竞赛完毕之后,固然付出了很大的勤奋,但你也很可能在排行榜上获得很低的名次algo暴涨。那不奇异。好好阅读论坛的内容,看看 winner 分享的处理计划,测验考试找出比之前更好的处理计划。下一次当你看到类似的问题时,你的起点会高得多。

在多个竞赛中反复该过程,然后抵达 topalgo暴涨。更重要的是,你将对良多问题拥有好的处理计划,而且关于若何处置在竞赛中碰到的机器进修挑战可以开展优良的曲觉。

Q:做为物理学布景的人algo暴涨,当竞赛更多的是过拟合 vs 详细使命上的现实泛化效果时,你会觉得挫败吗?若是会,那你会怎么处置?

A:凡是,你需要过拟合数据和目标,以获取好的成果algo暴涨。那没什么问题。人们在 ImageNet 数据集上过拟合了良多年,训练过程中仍然会呈现良多新常识。但是你需要理解目标和数据的细微之处,那是常识的来源。只要竞赛过程中可以得到新常识,那过拟合不会让我觉得很挫败。你可能留意到了,当你擅长一个问题的流程和设法时,那些能够做为你下一个问题的可靠基线模子,那表白了必然的泛化性。

Q:你对 Kaggle 的数据泄露(如 Santander、Airship prediction 和 Google Analytics)有什么观点algo暴涨?在 Kaggle 角逐中利用泄露的数据能否符合道德?

A:我认可组织角逐很难,所以当发现数据泄露时,我不会责备组织者algo暴涨。而人们操纵泄露的数据参与角逐,我也觉得 OK。我认可数据泄露障碍了我参与一次挑战,但那次要是因为我无法随便地把获得的常识扩展到其它挑战。我仍然认为 Kaggle 办理员需要创建一份可能会泄露的数据清单,并在角逐前查抄数据以避免同样的事务一次又一次发作。我相信他们正在为此勤奋。

Q:Kaggle 角逐对做一名 DL 工程师有多大用途algo暴涨?

A:那很难说algo暴涨。Kaggle 在一些重要但十分狭小的范畴提拔你的技能。那是一个十分重要的技能组合,对某些职位可能十分有用,但对另一些来说则帮忙不大。而对我处置过的工做,尤其是如今处置的主动驾驶来说,Kaggle 技能是我从学界和其它常识来源中获取的有力加分项。

不外,要掌握 Kaggle 技能,光有扎实的根底其实不够algo暴涨。良多工具你只能从业界进修。

固然成为 Kaggle Master 对你的工做来说不是必须的,也其实不代表你会在工做中做得很好algo暴涨。但我相信,若是你是 Kaggle Master,你的简历会更容易通过 HR 的挑选,然后有时机进入手艺展现阶段。

Q:成为 Kaggle Grandmaster 之后继续参与角逐还有什么用途algo暴涨?已经成为数据科学家之后继续前进的动力是什么?

A:正如我前面所说的,我如今不再参与 Kaggle 角逐了,但我起头存眷良多会议上呈现的挑战赛algo暴涨。我的团队在 MICCAI 2017、CVPR 2018 和 MICCAI 2018 获得了不错的成就。竞赛凡是包罗标致、清洁的数据集,那些数据需要的清理工做起码,能够让你少存眷数据,多存眷数值手艺。那是你在工做中凡是没有的豪侈品,数据选择过程凡是是创建适用流程的最重要的构成部门。

Q:你关于本科生和研究生的进修和合作力有什么观点algo暴涨?什么程度才气实正掌握数据科学?

A:我以至不晓得是什么决定了数据科学algo暴涨。那个问题有良多答复的体例,但在那里我们的主题是 Kaggle Grandmaster,所以让我们把第一个里程碑设置为「Kaggle Master」。那是相对间接的尺度,一旦你起头朝着那个方面勤奋,你就会对那一范畴有更多的领会。

Q:若是没有数学/计算机科学或其他一些高级计算课程教育布景algo暴涨,你在 Kaggle(或者更普遍地说是数据科学范畴)上能够走多远?激情和求知欲能带你走多远?

若是以目的为导向而且愿意进修,你能够在 Kaggle 或其他任何数据科学范畴获得更高成就algo暴涨。最困难的是迈出第一步。Just do it!更好的时间是此时此刻,因为明天,凡是意味着永不。

没有人问过我那个问题:在一场特定的角逐中,你是若何找到帮忙你进步成就的人的?我觉得那是一个目前在博客中还没有看到过的重要话题algo暴涨。

最常见的办法:一些伴侣、同事对那个角逐很有热情,他们聊那个角逐,一路开会、讨论问题并组队algo暴涨。一些人想做些工作;但别的一些忙于其他活动。那种团队能够往前走一段,但走不远。

关于我以及其他一些参赛者来说更好的体例有以下几种:

1. 写出你的流程或平台上分享的重构流程algo暴涨。

2. 那个流程应该以恰当的格局将输入数据映射到提交的文件中,并生成穿插验证分数algo暴涨。

3. 验证穿插验证分数的改良与排行榜上的改良相关algo暴涨。

4. 施行摸索性数据阐发,认真阅读论坛,阅读论文、册本和之前类似竞赛的处理计划algo暴涨。独立工做。

5. 在某个时间点,好比竞赛截行前 2-4 周,你会陷入窘境algo暴涨。什么设法都没法改良你的排名。你测验考试了一切,那时你需要新的设法来源。

6. 那时你能够看下排行榜,与排名接近的积极参赛者停止沟通algo暴涨。

7. 起首,你的预测均匀值会带来细小却重要的提拔algo暴涨。其次,很可能你的办法有一点差别,分享试过或没试过的设法是有益的。第三,因为竞赛最后是小我零丁参赛,因而所有参赛者城市看数据、写流程、将竞赛的重要性置于其他活动之上,以及受实时排行榜带来的游戏效应的刺激。

若何成为 Kaggle顶级巨匠strongalgo暴涨/strong?

但更重要的是,人们倾向于高估本身愿意花在竞赛上的时间,低估获取不变端到端流程之前要面对的问题algo暴涨。用排行榜来创建团队能够做为过滤器,确保你的潜在队友和你达成共识。

在一些竞赛中,范畴常识关于性能成果十分重要algo暴涨。例如,表格数据(tabular data)和对应的特征工程或医学成像,你能够考虑和具备深挚范畴常识的人组队,即便他/她没有强大的数据科学布景,不外那种情况比力稀少。

另一方面,业界组建团队的体例完全差别algo暴涨。利用 Kaggle 的体例在业界组队是不明智的。

下一次 Kaggle 角逐里见algo暴涨!

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