편집자별 이미지
Kaggle로 알려진 커뮤니티는 같은 생각을 가진 사용자와 협업하려는 기계 학습 데이터 과학 애호가를 위한 이동 플랫폼입니다. 플랫폼에는 할 일이 많습니다. 협업 외에도 사용자는 데이터 세트를 검색 및 게시하고, GPU 통합 노트북을 사용하고, 아마도 가장 흥미롭게도 데이터 과학 및 ML 문제를 해결하기 위해 다른 사용자 간의 경쟁에 참가할 수 있습니다.
Bowman의 캐글 대회 오늘날 플랫폼이 인기 있는 큰 이유입니다. 대회는 기업이 초보자와 전문가 모두가 상을 받을 수 있는 해결하기 어려운 데이터 과학 기반 작업 모음을 배포하도록 장려합니다. 실제로 거의 모든 사람이 Kaggle 대회에 참가할 수 있습니다. AI에 대해 더 깊이 알고 싶어하는 학생부터 해당 분야의 전문가인 세계적으로 유명한 데이터 과학자에 이르기까지 Kaggle은 고유한 협업을 촉진하고 사용자를 라이브에 배치합니다. 리더보드.
한 신사의 노력 덕분에 사용자는 이제 다음과 같은 웹사이트를 갖게 되었습니다. 솔루션 카탈로그 및 구성 Kaggle 대회에. Kaggle에 대해 조금 더 자세히 살펴보고, 이 웹사이트의 개요를 탐색하고, 수집된 몇 가지 솔루션을 확인하고, 다른 데이터 과학자가 Kaggle 문제를 해결한 방법을 학습하여 자신의 업무를 더 잘 수행할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
Kaggle은 AI 및 데이터 과학 애호가를 위한 AirBnB라고 생각할 수 있습니다. 이 플랫폼은 크라우드 소싱되며 ML, 데이터 과학 및 예측 분석 과제를 수행하여 문제 해결 기술을 연마하려는 데이터 과학자를 유치하도록 설계되었습니다. 활성 회원은 190개 이상의 국가에서 왔으며 Kaggle은 사용자로부터 매월 약 150,000건의 제출을 받습니다.
우리가 언급했듯이 Kaggle의 큰 매력은 경쟁 장면입니다. 이 플랫폼은 환자 데이터 분석에서 암 예측, 감정 분석 수행에 이르기까지 모든 것과 관련될 수 있는 문제를 게시합니다. 이러한 모든 과제의 공통점은 경쟁자가 솔루션을 얻기 위해 데이터 과학을 적용해야 한다는 것입니다.
Kaggle에 게시된 챌린지는 다양한 소스에서 제공되며 일부는 단순히 회원에게 기술을 키울 수 있는 기회를 제공하기 위해 존재하지만 다른 일부는 즉각적인 해결책이 필요한 정당한 문제가 있는 비즈니스에서 게시합니다. Kaggle은 가능한 한 많은 사용자가 상금 제공 대회 우승자 또는 도전을 해결하고 상위 X 위치를 차지한 사람에게. 상금은 회사에서 제공하는 제품이나 직업의 형태로도 올 수 있습니다.
Kaggle 솔루션 사이트는 이전 Kaggle 대회에서 최고의 경쟁업체가 고안한 거의 모든 사용 가능한 솔루션 목록을 수집하는 데 전념하고 있습니다. 사이트는 새로운 대회가 끝날 때마다 대회의 제목과 설명, 중요한 세부 정보(상품 유형, 솔루션 생성에 참여한 팀원 수, 대회 유형 및 측정 기준)로 업데이트됩니다. 대회가 발생한 연도).
이 사이트는 단일 데이터 과학자 및 연구원의 작품입니다. 파리드 라시디. Rashidi는 현재 국립 암 연구소 펠로우로 활동하면서 암 백신에 대한 데이터 과학 기반 연구를 수행하고 있습니다. Rashidi는 이전에 인디애나 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며 단일 세포 시퀀싱 데이터를 사용하여 종양 이질성과 진화를 해결하는 계산 도구를 만들었습니다.
샘플 Kaggle 솔루션 및 아이디어
Kaggle 솔루션에 대한 간단한 개요를 살펴보았으니 이제 사이트에 게시된 몇 가지 최근 솔루션을 확인해 보겠습니다.
American Express – 기본 예측
이 경쟁은 고객이 미래의 어느 시점에 지불을 불이행할지 여부를 예측하는 기본 예측 솔루션을 요청한 American Express에서 발표했습니다. 이 대회는 $100,000의 인상적인 상금을 받았고 경쟁자들이 ML을 사용하여 고객 신용 불이행을 정확하게 예측하도록 요청했습니다. American Express는 특히 경쟁자들이 산업 규모의 데이터 집합을 사용하여 기존 생산 모델에 도전하는 ML 모델을 생성하도록 요청했습니다.
XNUMX등 솔루션은 Kaggle 대회에서 처음으로 우승한 "daishu"라는 사용자가 게시했습니다. Daishu는 NN 및 LGB와 함께 무거운 앙상블을 사용하고 솔루션 코드를 공개했습니다. Github에.
유비퀀트 시장 예측
상금 $100,000의 또 다른 최근 경쟁은 중국 퀀트 헤지펀드인 Ubiquant Investment Co., Ltd가 게시했습니다. Ubiquant는 경쟁자들이 금융 투자의 수익률을 예측하는 모델을 만들고 이전 실제 가격에 대해 알고리즘을 훈련 및 테스트하도록 요청했습니다.
성공적인 솔루션은 정량적 연구자가 미래의 투자 수익을 예측하는 방식을 이상적으로 개선할 것입니다. 최우선 솔루션 Kaggle에 게시됨 요약 및 자세한 설명을 제공합니다.
테이블 형식 놀이터 시리즈 – 2022년 XNUMX월
가장 최근의 경쟁은 가상 회사의 주요 제품을 개선하기 위한 Kaggle의 'Playground Series' 및 Kaggle 회원의 일부입니다. '놀이터 시리즈' 대회는 모든 기술 수준의 구성원이 테이블 형식 데이터 세트를 모델링하도록 권장합니다. Kaggle은 이러한 대회가 주로 중간 수준의 도전을 원하는 회원에게 적합하다고 지적합니다. XNUMX위 솔루션은 'Sawaimilert'라는 사용자가 Kaggle에 게시했습니다.
처음에는 Kaggle 경쟁에 참여하는 것이 꽤 어려울 수 있습니다. 우승할 가능성이 매우 희박하다고 느낄 수 있으며 실제로 기술을 키울 수 있는 가치 있는 것을 배울 수 있는지 여부가 분명하지 않을 수 있습니다. 또한 최고의 연주자는 일반적으로 인공적이고 표면적으로는 비현실적인 데이터 세트에 대한 응답으로 상당히 복잡한 앙상블 방법을 활용합니다.
즉, 경쟁에 대해 약간의 불안감이 있더라도 적어도 몇 개의 Kaggle 경쟁에 참여하십시오. 가치가 있을 수 있다 — 한 번도 참여하지 않은 것에 대해 의견을 갖는 것과 시도한 데이터 과학과 관련된 것에 대해 의견을 갖는 것에 대해 할 말이 있습니다.
예를 들어, 관심이 있고 데이터 과학 관련 맥락에서 참여하지 않은 새롭고 진화하는 주제에 초점을 맞춘 경쟁을 발견할 수 있습니다. 새롭고 블록체인과 같은 진화하는 주제예를 들어, 미래 경쟁의 초점이 될 수 있습니다. 이는 Google의 인수로 인해 플랫폼으로서 Kaggle이 빠르게 진화하고 있다는 사실을 고려할 때 특히 가능성이 높습니다. 관심을 불러일으키는 새로운 대회를 주기적으로 확인하는 것은 시간을 투자할 가치가 있을 수 있습니다.
Kaggle 솔루션에서 최고의 Kaggle 경쟁자가 개발한 끊임없이 진화하는 Kaggle 솔루션 및 아이디어 목록에 대한 최신 정보를 확인하시기 바랍니다. 데이터 과학의 경쟁 공간에 발을 담그고 싶다면 Kaggle 자체에 뛰어들기 전에 Kaggle과 관련되지 않은 다른 대회에 참가하는 것도 고려할 수 있습니다.
나흘 라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 전 시간을 기술 저술에 전념하기 전에 삼성, 타임 워너, 넷플릭스, 소니를 고객으로 하는 Inc. 5,000 경험적 브랜딩 조직에서 리드 프로그래머로 일했습니다.
- 코인스마트. 유럽 최고의 비트코인 및 암호화폐 거래소.Click Here
- 플라토 블록체인. Web3 메타버스 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://www.kdnuggets.com/2022/11/comprehensive-list-kaggle-solutions-ideas.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-most-comprehensive-list-of-kaggle-solutions-and-ideas
