Свързани публикации 'kaggle'


Как да станете утвърден специалист по данни за 1 година
Науката за данни е една от най-вълнуващите и възнаграждаващи области на 21 век. Учените по данни използват данни, за да разберат и обяснят явленията около тях и да помогнат на организациите да вземат по-добри решения. Работата като учен по данни може да бъде интелектуално предизвикателство, аналитично удовлетворяващо и да ви постави в челните редици на новите постижения в технологиите. Но как се става учен по данни? Какви умения и знания са ви необходими? И как можете да постигнете..
Colab срещу Google Cloud (безплатен кредит) в състезанието Kaggle
Ако се опитвате да участвате в състезание на Kaggle или да изградите модели за машинно обучение за вашия страстен проект, вероятно ще попаднете на colab и/или Google Cloud Platform (GCP), наред с други. GCP предлага безплатен встъпителен кредит, звучи ли примамливо? Кое е по-добро за вашия страстен проект? TLDR: Colab е по-добър от GCP с безплатен кредит. Ето и цялата история. Наскоро участвах в състезание на Kaggle, което има много голям набор от данни (30+GB!). Моят екип реши да..
Линейно програмиране за оцелелите от Титаник
Предскажете оцелелите от Титаник с линейно програмиране Състезанието Titanic на Kaggle е известна тема за започване на състезание за машинно обучение (ML) и за наслада от света на анализа и моделирането на данни. С няколко умения за Python (или други езици за програмиране) и използване на някои модели можете да започнете да участвате. Завърших EPFL Extension School по програма за машинно обучение. По време на курсовете участвах в състезанието на Титаник, за да тренирам уменията си..
Удобни за начинаещи тетрадки Kaggle за изучаване на задълбочено обучение
Основи на дълбокото обучение, НЛП, компютърно зрение, прогнозиране на времеви редове, аудио данни Следват хипервръзките към всички тетрадки за задълбочено обучение: Въведение в дълбокото обучение
Използвайте Random Forest, за да прогнозирате проблем с дисбаланс на много класове
Едно нещо, което забелязах напоследък, е фактът, че много от класификационните набори от данни имат класови дисбаланси. Наборът от данни, върху който работя в тази публикация в блога, не е изключение, така че трябваше да изчисля теглата за всеки клас в опит да се справя с този дисбаланс. Наборът от данни, който използвах, е състезание на общността на Kaggle, което може да се намери тук...
H2O за неопитни потребители
Малко предистория: аз съм гимназист и през лятото на 2018 г. бях на стаж в H2O.ai. Без опит в машинното обучение освен курса „Въведение в машинното обучение“ на Андрю Нг в Coursera и няколко от неговите курсове за задълбочено обучение, първоначално се оказах леко поразен от разнообразието от нови алгоритми, които H2O може да предложи както в своя отворен код, така и в корпоративен софтуер. Но чрез проучване на различни ресурси до края на лятото успях да използвам AI без драйвери и H2O-3..
Как да предвидим степента на оцеляване на пътниците на Титаник, без да го мислим прекалено | Kaggle
В тази статия ще се съсредоточа върху изграждането на много прост алгоритъм на дървото на решенията за прогнозиране на коефициентите за оцеляване на Титаник [вижте „Състезанието на Kaggle”]. Бързо ме доведе до 0,79904 точност на тестовия набор от данни, което беше най-високото ниво от 13% по това време. Настройвам Импортиране на подходящи библиотеки Импортирайте набора от данни за обучение от предоставения от Kaggle .csv файл и го разгледайте: Бързо проучване на..