Рубрика «kaggle»

Ранее у нас в блоге уже был материал про лучших в Kaggle, а сегодня представляю вам интервью с признанным дата-сайентистом и гроссмейстером Kaggle Филиппом Сингером, который поделится своим опытом, вдохновением и и достижениями. Беседа призвана мотивировать и воодушевить других людей, которые хотят понять, что нужно, чтобы стать гроссмейстером Kaggle. Также в этом интервью мы узнаем больше об академическом прошлом Филиппа, его увлечении Kaggle и о его работе в качестве дата-сайентиста.

Дата-сайентист, который просто не может перестать выигрывать на Kaggle - 1

Читать полностью »

Привет! Приглашаем Data Engineer'ов и специалистов по Machine Learning на бесплатный Demo-урок «Вывод ML моделей в промышленную среду на примере онлайн-рекомендаций». А также мы публикуем статью Luca Monno — Head of Financial Analytics at CDP SpA.


Одним из наиболее полезных и простых методов машинного обучения является Ensemble Learning. Ensemble Learning – это метод, лежащий в основе XGBoost, Бэггинга, Случайного Леса и многих других алгоритмов.

На Towards Data Science есть много классных статей, но я выбрал две истории (первая и Читать полностью »

Кто-то с ужасом, а кто-то с нетерпением ждет ИИ как в произведениях фантастов. С личностью, эмоциями, энциклопедическими знаниями и главное – с интеллектом, то есть способностями к логическим выводам, оперированию абстрактными понятиями, выделению закономерностей в окружающем мире и превращению их в правила. Как мы знаем, именно такой ИИ теоретики называют «сильным» или ещё AGI. Пока это далеко не мейнстримное направление в машинном обучении, но руководители многих больших компаний уже считают, что сложность их бизнеса превысила когнитивные способности менеджеров и без «настоящего ИИ» двигаться вперёд станет невозможно. Идут дискуссии, что же это такое, каким он должен быть, как сделать тест чтобы уж точно понять, что перед нами AGI, а не очередной blackbox, который лучше человека решает локальную задачу – например, распознавание лица на фотографии.

Три недели назад на каггле прошло первое в истории платформы соревнование по «сильному» ИИ – Abstraction and Reasoning Challenge. Чтобы проверить способность моделей к обобщению и решению абстрактных задач, все участники суммарно решили только чуть менее половины задач. Решение-победитель справляется приблизительно с 20% из них — и то девятичасовым перебором вручную захардкоженных правил (ограничение в девять часов установили организаторы).

В посте я хочу напомнить о сложностях работы с AGI, рассказать о самых интересных идеях участников, топовых решениях и поделиться мнением, что не так с текущими попытками создать AGI.
Читать полностью »

Скандал на конкурсе Kaggle: победитель сжульничал, алгоритм плохо оценивает шанс бездомных животных найти хозяев - 1

Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, принадлежащая компании Google — обнаружила мошенничество в результатах одного из своих конкурсов. Победителя конкурса отстранили от участия в дальнейших соревнованиях.

Kaggle регулярно организует конкурсы в сфере обработки данных и машинного обучения. Призы на этих конкурсах могут достигать десятков тысяч долларов. На прошлой неделе компания объявила, что команда-победитель конкурса, который состоялся в прошлом году и был посвящён улучшению работы сайта по поиску хозяев для бездомных животных, выиграла обманом. Читать полностью »

Как я решал соревнование по машинному обучению data-like - 1

Привет. Недавно прошло соревнование от Тинькофф и McKinsey. Конкурс проходил в два этапа: первый — отборочный, в kaggle формате, т.е. отсылаешь предсказания — получаешь оценку качества предсказания; побеждает тот, у кого лучше оценка. Второй — онсайт хакатон в Москве, на который проходит топ 20 команд первого этапа. В этой статье я расскажу об отборочном этапе, где мне удалось занять первое место и выиграть макбук. Команда на лидерборде называлась "дети Лёши".

Соревнование проходило с 19 сентября до 12 октября. Я начал решать ровно за неделю до конца и решал почти фулл-тайм.

Краткое описание соревнования:

Летом в банковском приложении Тинькофф появились stories (как в Instagram). На story можно отреагировать лайком, дизлайком, скипнуть или просмотреть до конца. Задача предсказать реакцию пользователя на story.

Соревнование по большей части табличное, но в самих историях есть текст и картинки.

Читать полностью »

image

Один из важнейших игроков на рынке беспилотных автомобилей на днях запустил на платформе Kaggle первое соревнование по по распознаванию объектов в 3D с призовым фондом $25000. Срок соревнования 2 месяца. Официальная статистика уже говорит о 35 участниках и 45 сабмитах. Читать полностью »

Всем привет. В этой статье я расскажу о нашем опыте участия в соревновании по анализу данных Data Mining Cup 2019 (DMC) и о том, как нам удалось войти в ТОП-10 команд и принять участие в очном финале чемпионата в Берлине.

image
Читать полностью »

Машинное обучение vs. аналитический подход - 1

Какое-то время назад мы нашли свои старые материалы, по которым обучали первые потоки на наших курсах машинного обучения в Школе Данных и сравнили их с теперешними. Мы удивились, сколько всего мы добавили и поменяли за 5 лет обучения. Осознав, почему мы это сделали и как, на самом деле, поменялся подход к решению задач Data Science, мы решили написать вот эту публикацию.Читать полностью »

SNA Hackathon 2019 — итоги - 1

1-го апреля завершился финал SNA Hackathon 2019, участники которого соревновались в сортировке ленты социальной сети с использованием современных технологий машинного обучения, компьютерного зрения, обработки тестов и рекомендательных систем. Жесткий онлайн отбор и двое суток напряженной работы над 160 гигабайтами данных не прошли даром :). Рассказываем о том, что помогло участникам прийти к успеху и о других интересных наблюдениях.

Читать полностью »

Резидентская программа Яндекса, или Как опытному бэкендеру стать ML-инженером - 1

Яндекс открывает резидентскую программу по машинному обучению для опытных бэкенд-разработчиков. Если вы много писали на C++/Python и хотите применить эти знания в ML — то мы научим вас заниматься практическими исследованиями и выделим опытных кураторов. Вы поработаете над ключевыми сервисами Яндекса и получите навыки в таких областях, как линейные модели и градиентный бустинг, рекомендательные системы, нейросети для анализа изображений, текста и звука. Ещё вы узнаете, как правильно оценивать свои модели с помощью метрик в офлайне и онлайне.

Продолжительность программы — один год, в течение которого участники будут работать в управлении машинного интеллекта и исследований Яндекса, а также посещать лекции и семинары. Участие оплачивается и предполагает полную занятость: 40 часов в неделю, начиная с 1 июля этого года. Приём заявок уже открыт и продлится до 1 мая. 

А теперь подробнее — о том, какую аудиторию мы ждём, каким будет рабочий процесс и в целом, как бэкенд-специалисту переключиться на карьеру в ML.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js