Como podemos usar o kaggle?

Eu posso resumir uma série de formas como as pessoas podem usar Kaggle:

1. Aprendizagem de máquinas de aprendizagem. Se você for para a página da competição no Kaggle, você pode encontrar uma série de competições abertas. Se fores até ao fundo, podes encontrar ~4 competições com um separador azul claro (ou verde), e um "101". Estas são competições Kaggle tutoriais que contêm muitos códigos que ajudam os principiantes a começar com a aprendizagem e classificação/regressão na máquina. Cada uma delas aborda um tipo de problema diferente. O "Digit Recognizer" é um problema de classificação de imagem. O "Desastre Titanic" é um problema típico de classificação binária. "Facial Keypoint Detection" é também um problema relacionado à imagem. Os iniciantes podem seguir as instruções para baixar dados, carregar dados, brincar com eles e tentar encaixar alguns modelos como descrito nos tutoriais.
2. Para usuários ligeiramente experientes, eles podem subir mais na escada das competições e ficar expostos a mais variedade de problemas. Nesta fase, ainda é um período de aprendizagem. Mas agora, em vez de aprender com os tutoriais fornecidos, você pode aprender com outros usuários' scripts. Você pode ver que tipo de ferramentas eles estão usando, porque eles os usam, como eles pré-processam os dados, que tipo de modelos eles usaram, como eles ajustaram seus parâmetros, quais são as performances do modelo, etc.
3. Então, existem 3 grandes categorias de competições: Destaque, Recrutamento e Pesquisa. As competições em destaque costumam ter um prêmio muito alto. Estes são geralmente problemas que empresas famosas têm e estão à procura de soluções de cientistas de dados de todo o mundo. Concursos de recrutamento, como explicado pelo separador, é utilizado pelas empresas para recrutar potenciais funcionários na área de aprendizagem de máquinas e ciências de dados. Aqueles que se saíram bem nas competições terão a oportunidade de obter entrevistas das empresas anfitriãs. Algumas das empresas incluem: Walmart, Facebook, etc. Os concursos de pesquisa geralmente duram mais tempo, uma vez que os prazos para as pesquisas são menos importantes do que o resultado da pesquisa. Os problemas geralmente são mais difíceis e têm um grande impacto em algumas das áreas de pesquisa. Por exemplo, o reconhecimento da baleia certa é hospedado para encontrar uma solução melhor para acompanhar o número muito menor de baleias certas que existem atualmente na terra. Os utilizadores podem participar em várias competições para competir os seus algoritmos com outros, aprender com os outros e esperançosamente receber alguns prémios :).>li> Os acima mencionados são para utilizadores regulares, cientistas de dados, aprendizes de máquinas. Note que o Kaggle também tem um quadro de anúncios de emprego: Data Science Jobs Board onde os recrutadores que estão à procura de cientistas de dados/formandos de máquinas podem colocar seus trabalhos lá e especificamente direcioná-los ao grupo certo de pessoas.