Come possiamo usare Kaggle?

Posso riassumere una serie di modi in cui le persone possono usare Kaggle:

1. Iniziare a imparare l'apprendimento automatico. Se vai alla pagina delle competizioni su Kaggle, puoi trovare una serie di competizioni aperte. Se scorri fino in fondo, puoi trovare ~4 competizioni con una scheda azzurra (o verde), e un "101". Questi sono concorsi Kaggle tutorial che contengono un sacco di codici che aiutano i principianti a iniziare con l'apprendimento automatico e la classificazione/regressione. Ognuno di essi affronta un diverso tipo di problema. "Digit Recognizer" è un problema di classificazione delle immagini. "Titanic Disaster" è un tipico problema di classificazione binaria. "Facial Keypoint Detection" è anche un problema di classificazione delle immagini. I principianti possono seguire le istruzioni per scaricare i dati, caricare i dati, giocare con loro e provare ad adattare alcuni modelli come descritto nei tutorial.
2. Per gli utenti un po' più esperti, possono muoversi più in alto nella scala delle competizioni ed essere esposti a più varietà di problemi. In questa fase, è ancora un periodo di apprendimento. Ma ora, invece di imparare dai tutorial forniti, si può imparare dagli script degli altri utenti. Potete vedere che tipo di strumenti stanno usando, perché li usano, come preprocessano i dati, che tipo di modelli hanno usato, come hanno sintonizzato i loro parametri, quali sono le prestazioni del modello, ecc.
3. Poi, ci sono 3 grandi categorie di concorsi: Featured, Recruitment e Research. Le competizioni in primo piano di solito hanno un premio di vincita molto alto. Si tratta di solito di problemi che le aziende famose hanno e stanno cercando soluzioni da scienziati di dati in tutto il mondo. Le competizioni di reclutamento, come spiegato dalla scheda, sono utilizzate dalle aziende per reclutare potenziali dipendenti nell'area del machine learning e della scienza dei dati. Coloro che sono andati bene nei concorsi avranno la possibilità di ottenere interviste dalle aziende ospitanti. Alcune delle aziende includono: Walmart, Facebook, ecc. Le competizioni di ricerca di solito durano più a lungo poiché le scadenze per le ricerche sono meno importanti del risultato della ricerca. I problemi sono di solito più difficili, e di solito hanno un grande impatto in alcune delle aree di ricerca. Per esempio, quello del riconoscimento della balena franca è ospitato per trovare una soluzione migliore per tenere traccia del numero molto piccolo di balene franche che esistono attualmente sulla terra. Gli utenti possono partecipare a varie competizioni per far competere i loro algoritmi con altri, imparare dagli altri e, si spera, ottenere qualche premio :).
4. Quelli sopra sono per utenti regolari, scienziati di dati, apprendisti di macchine. Si noti che Kaggle ha anche una bacheca di annunci di lavoro: Data Science Jobs Board dove i reclutatori che sono alla ricerca di scienziati di dati/apprendisti possono pubblicare i loro lavori e rivolgersi specificamente al giusto gruppo di persone.