Четвертая возможность – это улучшение процессов принятия решений. Искусственный интеллект способен анализировать множество вариантов kaggle что это и предсказывать их последствия, что делает принятие стратегических решений более обоснованным и эффективным. Например, в области финансов и инвестиций ИИ может помочь определить оптимальные портфельные стратегии и прогнозировать рыночные тенденции. Google приглашает людей, интересующихся машинным обучением (ML – machine learning), на двухнедельное Kaggle-соревнование, где они смогут попрактиковать свои навыки на реальных или приближенных к реальным задачам. Приходилось очень много читать — научных статей, форумов, описаний предыдущих решений и кода.
Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи
Саму площадку финансирует Google, а соревнования проводят крупные мировые компании вроде General Electrics, Intel, Deloitte и правительственные организации. Это что-то вроде Олимпийских игр или Чемпионата мира по футболу для специалистов по машинному обучению. Собрать все золотые медали и оказаться в первой десятке лидеров тут не менее престижно. Есть признаки того, что цифры становятся еще более молодыми, поскольку поколение Z становится все более вовлеченным. Почти 7% исследователей данных находятся в возрасте года, что на 5% больше, чем в прошлом году. Они являются дополнениями к семейству генеративных моделей Gemma 2 от Google, которые дебютировали еще в мае.
- Это легко показать на примерах — каждый день почти каждый из нас видит сведение Генерального штаба с цифрами вражеских потерь и так далее.
- Data Science как сфера, которая активно развивается бизнесом, уже отходит от исключительно научных подходов.
- И со временем сможете попытать счастья в каком-нибудь открытом конкурсе.
- Мы можем использовать любую величину между нулём и единицей и, таким образом, рассматривать любую двоичную классификацию.
Data Science в эконометрике и маркетинге
Сначала мы, как обычно, импортируем библиотеки Numpy и Matplotlib. У нас также файл данных util.py и функция getData из этого файла, которая загружает данные и предварительно их обрабатывает. Изображения были предварительно обработаны, чтобы лица находились по центру, а каждое изображение занимало примерно одинаковый объём. Третий этап — поиск проекта, на котором вы можете использовать свои Data Science навыки. Поскольку в этой сфере очень много математики и статистики, длительное отсутствие практики приводит к тому, что вы просто забываете все это и нужно начинать сначала. Data Exploration — это, собственно, эксплоретарный анализ, заключающийся в том, что мы исследуем данные, ищем в них какие-то закономерности и рассказываем понятную историю об этих данных.
Кто такой Data Scientist и как понять, что эта карьера для тебя. Обзор профессии от профессионала
Скорее важно понимать, что именно ты делаешь, а не как это запрограммировать. Одно дело — разобраться в данных самому, совсем другое — уметь донести людям результаты своей работы. Представьте себе, что у вас есть контейнер бумажных анкет, заполняемых при соцопросе. Он может содержать бесценную информацию, но пока этот контейнер лежит в таком виде, он никому не нужен.
Почему о Data Science столько говорят
Это позволит хорошо понимать, почему в конкретном случае работают одни подходы и не работают другие, и правильно оценивать полученные результаты. Сначала мы создаём пустые списки для данных, причём первая строка пропускается, поскольку содержит лишь заглавия. Как мы помним, первый столбец – это метка, а второй – значения пикселей, выражаемые целыми числами. Далее мы нормализируем данные, чтобы они имели значения от нуля до единицы вместо значений от 0 до 255, а также, поскольку наши классы несбалансированы, мы повторяем переменные класса 1 ещё 9 раз.
Какие преимущества участия в соревнованиях Kaggle?
Учитывая тенденции рынка, компании чаще привлекают в команду DS-специалистов, а для управления ими выбирают менеджера с технической экспертизой либо базовыми знаниями в области Data Science. Пример DS — менеджеры по продажам на основе анализа данных выяснили, какому сегменту рынка предлагать рекламу определенных товаров. Перечислю ключевые моменты, которые в сумме сделали его таковым.
Язык программирования Python в анализе данных
Но всё равно, это интересная задача, потому что вы, к примеру, можете определить состояние человека лишь по фотографии в социальных сетях. Скорее всего, в Facebook и других соцсетях есть специальные команды, которые занимаются тем же. Один крутой способ ее получить — это зарегистрироваться на ресурсе Kaggle или аналогах, там есть множество разных соревнований.
Для ответа на этот вопрос задумайтесь, какой будет ожидаемый коэффициент классификации, если бы мы выбирали наугад? Предположим, данные на 50% состоят из класса 0, а 50% – из класса 1, и мы угадываем результат случайным образом. Очевидно, 50%, поскольку у нас есть 50%-й шанс угадать правильно.
Если установить слишком высокие штрафы, весовые коэффициенты будут стремиться к очень маленьким величинам и не будут влиять на функцию затрат. Если установить слишком низкие штрафы, может оказаться, что они ни на что не влияют, а функция затрат опять-таки превысит все значения и перестанет обрабатываться в качестве числа. Видим образец сердитого лица, далее выражающего отвращение, испуганного, счастливого, далее – согласно метке, грустного, хотя, как мне кажется, лицо вовсе не грустное. Далее удивлённое лицо, лицо с нейтральным выражением, потом ещё одно сердитое лицо, выражающее отвращение, испуганное, счастливое, грустное и так далее. Вам нужно пройти структурированную образовательную программу, которая разложит по полочкам аспекты, с которых необходимо начать. Есть немало курсов по Data Science, в том числе при крупнейших IT-компаниях, где у вас сразу будет шанс трудоустроиться.
На основе информации участники должны были создать высокоточное воспроизводимое решение, способное предсказать, что пользователи MEGOGO будут смотреть в следующем месяце. Выпуск новых моделей Gemma 2 состоялся вскоре после того, как Министерство торговли США приняло открытые модели ИИ в предварительном отчете. Python — один из самых популярных языков, который используется в анализе данных, машинном обучении, DevOps и веб-разработке, а также в других сферах, включая разработку игр. Это один из самых популярных инструментов для анализа данных. Он примечателен своим обширным набором библиотек и инструментов. Выше я отмечал, что у нас есть лишь 547 примеров из класса 1 и 4953 примера из класса 0; таким образом, класс 1 крайне недостаточно представлен в наших данных.
Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать поведение потребителей в сети, определять их интересы и предлагать им релевантные товары и услуги. Сейчас существует еще огромное количество задач, которые можно решить методами Data Science и машинного обучения, но к которым просто-напросто еще не подобрались. Именно поэтому, я думаю, уже в ближайшем будущем нас захлестнет волна новых компаний, продукт которых основывается или был получен с помощью Data Science и машинного обучения. Менее 5% исследователей данных не имеют ученой степени, кроме диплома средней школы, в то время как более 68% имеют степень магистра или доктора. Многие респонденты выбрали в опросе несколько ресурсов, в среднем было выбрано 2,8. Игровая площадка станет местом для возни с ландшафтом машинного обучения, беззаботной и полной алгоритмической изюминки.
Есть шаблон, по которому надо действовать, но понимать специфику нужно на месте, в конкретной компании, работая «под кейс». Индустрия развивается настолько быстро, что трудно четко разграничить Machine Learning и Data Science. Разница в том, что ML — это часть проекта, которая работает постоянно и одновременно с вашим сервисом, а DS — отдельный пласт работы по извлечению value из данных. Он натренировал рекуррентную нейронную сеть (RNN) на миксе из данных о просмотрах и эмбеддинге по метаданным о фильмах.
Кроме того, в свободном доступе есть много данных, на которых можно практиковаться. Возьмите, к примеру, статистику по заболеваемости COVID-19 и попробуйте найти закономерности (такой конкурс недавно проводили на Kaggle). Вы можете посмотреть на чужие хорошие решения, разобрать логику и постепенно улучшать свои знания алгоритмов. При постоянной практике и наличии аналитического мышления очень скоро вы начнете делать первые успехи в Data Science. Несмотря на то, что почти все алгоритмы реализуются в библиотеках Python и R, понимание базовых математических концепций значительно упростит вашу учебу и выполнение прикладных задач. Кроме того, в большинстве статей о машинном обучении содержатся математические выкладки, читать которые без знаний математики будет затруднительно.
Также большой спрос получила сфера обработки естественного языка (NLP). Если в 60-х годах основной задачей NLP был перевод и простейшие диалоговые системы, то сейчас она широко используется в голосовых помощниках, чат-ботах, “умном” поиске, различной работе с документами. Для некоторых компаний DS легла в основу продукта или услуги, которые они предоставляют. Не важно вы B2B или B2C — Data Science-разработки найдут практическое применение. Карьера в data science особенна тем, что есть очень большое разнообразие совершенно непохожих друг на друга позиций, технологий и сфер применений. Data Science — это почти всегда inhouse, потому что происходит работа с внутренними данными.
Чтобы воспользоваться кнопкой для связи, вам понадобится как минимум титул участника – это более простой способ связаться с человеком, чем искать его через соцсети. Там может быть полезная информация об их опыте, специализации, образовании или даже прямые контактные данные. Полезной информацией будут данные про локацию кандидата, его текущее место работы и ссылки на его соцсети, профиль на Гитхабе, сайт и т.п. Много методов мы просто-напросто не успевали попробовать, поэтому планировали нашу работу очень аккуратно. Были такие расчеты, которые занимали до пяти дней, и ошибка в них могла бы стоить дорого.
По сравнению с глобальной аудиторией американские специалисты по обработке данных имеют значительно больший опыт программирования. В США 37% программируют 10 и более лет, по сравнению с 22% во всем мире. Он также обнаружил, что Scikit-learn является самой популярной платформой машинного обучения, а JupyterLabs-предпочтительной IDE. Kaggle – это система организации конкурсов по исследованию данных, а также социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению. Kaggle насчитывает более 250 тысяч участников со всего мира. Под компьютерными науками здесь мы понимаем программирование, построение разных моделей, DevOps и так далее.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
