Публикации по теме 'kaggle'
Как я решил задачу Kaggle о космическом корабле «Титаник» с помощью мусорных ведер
Я случайно заглянул на страницу соревнований Kaggle и нашел соревнование, основанное на оригинальном соревновании Kaggle Titanic, но перенесённое на 1000 лет в будущее. Вместо того, чтобы пассажиры тонули в Северной Атлантике, в этой версии набора данных пассажиры будут перенесены в другое измерение. Этот набор данных был адаптирован к будущему, поэтому некоторые…
Европейский учебный лагерь по машинному обучению 2022: развитие талантов, карьерный рост, вдохновение для роста
В этом году мы впервые запустили Учебный курс по машинному обучению Google в Европе в рамках глобальной инициативы, направленной на воспитание нового поколения инженеров машинного обучения, предоставление им важных знаний и их связь с местными стартапами и предприятиями. в конечном итоге позволяя им совершить столь желанный сдвиг в своей профессиональной карьере.
Пользуясь возможностью учиться
Получив почти 1000 заявок, 100 участников из 19 европейских стран были отобраны для..
6 уроков (повторно) извлеченных из участия в хакатоне машинного обучения
Как бывший наркоман Kaggle, я вспомнил несколько важных уроков, участвуя в недавнем хакатоне машинного обучения.
Соревнование
Хакатон был гибридным мероприятием, в котором участвовали как онлайн, так и физически. Организаторами выступили Statkraft , Energi Norge и Unifai . Представленная задача была основана на реальной задаче, возникшей на ГЭС Квиллдаль , а набор данных содержал данные об условиях эксплуатации (X) и измерения натяжения 6 болтов (y), отвечающих за удержание турбины…
Должен поймать их всех - МЛ о покемонах
В моей предыдущей публикации я объяснил процедуры, которые я проделал для классификации цветов ириса с помощью контролируемых методов обучения K-ближайшего соседа и Наивного Байеса.
Привет ML - Классификация Ирис Флауэрс Набор данных Ирис считается« Привет, мир машинного обучения. Итак, студент, изучающий компьютерную инженерию, начинающий ML… medium.com »
Недавно я столкнулся с другим эксцентричным набором данных, который представляет..
Перенос вашей модели машинного обучения в производство
Для каждого энтузиаста машинного обучения нам сказали перейти на Kaggle. Участвуйте в соревнованиях. Но после этого что дальше? Должен ли он заканчиваться простым прогнозированием тестовых данных и их отправкой? Или нам всегда будут предоставлять листы Excel, чтобы делать прогнозы с помощью модели в реальных сценариях.
Что нам нужно сделать?
Читайте вместе, чтобы узнать, что нужно сделать.
Справочная информация
Банк Kowepe в Нигерии проводил маркетинговые кампании по..
Золотой обзор решения проблемы идентификации горбатых китов Kaggle
Обширный, но простой обзор наиболее заметных подходов
Недавно моя команда приняла участие в Вызове по идентификации горбатых китов , который проходил на Kaggle. Мы выиграли золотую медаль и заняли 10-е место (из 2131 команды) в таблице лидеров.
В этом сообщении в блоге я обобщу основные идеи нашего решения, а также дам краткий обзор интересных и запоминающихся методов, используемых другими командами.
описание проблемы
Основная цель заключалась в том, чтобы определить,..
Практическое машинное обучение в Kaggle: Часть 2 — Обучение и настройка гиперпараметров
Набор данных: «Титаник» — машинное обучение после катастрофы
В этой статье мы исследуем практическую реализацию алгоритма дерева решений с использованием scikit-learn. Мы рассмотрим различные важные концепции, связанные с решением типичной задачи машинного обучения, включая обучение и настройку модели.
Если вы еще этого не сделали, обязательно ознакомьтесь с первой частью серии статей, где мы обсуждаем важные этапы предварительной обработки данных и выбора функций...
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..