Какво е Kaggle
Kaggle е платформа за състезания по наука за данни. Той предоставя уеб базиран интерфейс за участниците да изпращат и споделят своите модели, както и инструменти за организиране и провеждане на състезания. Kaggle също предлага облачно базирана работна среда за разработване и изпълнение на модели за машинно обучение, както и достъп до голяма колекция от публични набори от данни.
Можем ли да използваме Kaggle за учебни цели
Да, Kaggle може да бъде чудесен ресурс за изучаване на наука за данни и машинно обучение. Платформата предлага широка гама от уроци и „ядра“ (проби на код), които обхващат различни теми и техники, както и общност от потребители, които могат да предоставят обратна връзка и помощ при отстраняване на неизправности. Освен това участието в състезания на Kaggle може да бъде чудесен начин за придобиване на практически опит с набори от данни от реалния свят и проблеми с машинното обучение.
Какви са алтернативите за Kaggle
Има няколко алтернативи на Kaggle, които предоставят подобна функционалност или са насочени към конкретни случаи на употреба:
- DrivenData: се фокусира върху състезания по наука за данни за социално въздействие.
- Награда Zillow: Състезание за оценяване на стойността на дома
- Data Science Bowl:спонсориран от Booz Allen Hamilton, фокусира се върху състезания по наука за данни в областта на здравето на океана
- CrowdANALYTIX:се фокусира върху бизнес и специфични за индустрията състезания по наука за данни.
- TopCoder: платформа, която предлага широка гама от състезания в различни области, включително наука за данни и машинно обучение
- Платформа DataHack: Платформа за състезания по наука за данни и машинно обучение
- HackerRank: платформа, която предлага широка гама от предизвикателства за кодиране и наука за данни, както и общност от потребители за поддръжка и обратна връзка
- AIcrowd: е платформа за състезания по машинно обучение и изкуствен интелект.
Те са малко за споменаване, но има много повече налични платформи в зависимост от региона, индустрията и нивото на умения.
Как да използвате kaggle
.
.
.
