تیتربرتر: کگل (Kaggle) میدانی برای رقابت با دیگران در مسابقاتی بر اساس یادگیری ماشینی است. ممکن است شما درباره مسابقات Codechef ، Hackerrank و غیره اطلاعاتی داشته باشید، بنابراین kaggle نیز شبیه آنها است، اما تفاوت اصلی این است که این رقابت فقط مربوط به یادگیری ماشینی ، علم داده ، یادگیری عمیق یا هوش مصنوعی است. 

کاربرد کگل چیست؟

استفاده از Kaggle برای یادگیری برخی روندها و تکنیک ها در یادگیری ماشین یا علم داده ،بسیار مفید است. اگر واقعاً در علم داده خوب هستید ، به شما پیشنهاد می شود در این رقابت شرکت کنید.اما اگر واقعاً در علم داده خوب نیستید ، باید از Kaggle برای اهداف یادگیری استفاده کنید. می توانید بلاگ ها ، مصاحبه های استادان بزرگ و برندگان مسابقات مختلف را در این سایت بخوانید. همچنین می توانید مقالات مرتبط با برخی از تکنیک های علم داده را مطالعه کنید. و هنگامی که در علم داده قوی تر شدید ، به بخش رقابت بروید و در رقابت شرکت کنید.

مطالب مرتبط: برای بهره مندی از اینترنت ۵G چه کنیم؟

چگونه در کگل شرکت کنیم؟

مرحله 1: یک زبان برنامه نویسی انتخاب کنید

ابتدا توصیه می شود یک زبان برنامه نویسی را انتخاب کرده و روی آن کار کنید.زبان پایتون و R هر دو در Kaggle و در علم داده ها گسترده تر هستند.

اگر تازه کار هستید ، پایتون توصیه می شود زیرا این زبان برنامه نویسی با جامع است و میتوانید از صفر تا صد از آن استفاده کنید.

مرحله 2: اصول جستجوی داده ها را بیاموزید

توانایی بارگیری ، پیمایش و ترسیم داده ها(یعنی تحلیل اکتشافی داده‌ها) اولین قدم در علم داده است زیرا شما را از تصمیمات مختلفی را که در طول آموزش مدل می گیرید آگاه می کند.

اگر مسیر پایتون را طی می کنید ، پس کتابخانه Seaborn را که به طور خاص برای این منظور طراحی شده است، کار کنید همچنین، بهترین کتابخانه جامع یادگیری ماشین، Scikit-Learn است.

مرحله سوم: مدل یادگیری ماشین خود را تمرین کنید

قبل از شرکت در Kaggle ، یک مدل را در یک مجموعه داده آسانتر و قابل کنترل تر تمرین کنید. این به شما امکان می دهد تا بیشتر با کتابخانه های یادگیری ماشین آشنا شوید.

مرحله 4: شروع کار

مسابقات Kaggle در چند دسته قرار می گیرند. رایج ترین آنها:

ویژه - این دسته از مسابقات معمولاً توسط شرکت ها ، سازمان ها یا حتی دولت ها حمایت می شوند. آنها بزرگترین جایزه ها را دارند.

تحقیقاتی - این دسته پژوهش محور هستند و جایزه کمی دارند.

استخدامی - این گروه نیز توسط شرکت هایی که مایل به استخدام دانشمندان علم داده هستند ، حمایت می شوند. که البته تعداد این مسابقات محدود است.

تازه کارها - این  دسته از مسابقات مانند مسابقات برجسته ساختار یافته اند ، اما هیچ جایزه ای ندارند. آنها از مجموعه داده های ساده تری ، آموزش فراوان برخوردار هستند.

نویسنده: فرحان مرادی