Size: a a a

Machine learning

2021 February 01

K

K-S in Machine learning
Юрий
Значит ли, что GM на kaggle становится более ценным званием? Или скорее наоборот, всем на него больше плевать, раз теряется популярность)
я не знаю, я ж не GM😂
источник

Ю

Юрий in Machine learning
K-S
а черт его знает. В ОДС под новый год вроде бы Денис Воротынцев делал отчет по кагглу и другим соревнованиям за 2020-й год. Надо бы глянуть. Но вроде бы некая тенденция постепенного снижения популярности каггла действительно прослеживается. Очень сильно просели те же призовые, например. А сами соревнования что по заданиям, что по уровню конкуренции стали на порядок сложнее, чем 3-4 года назад. Сделать сейчас грандмастера и 3-4 года назад (а если дальше идти по времени, так и тем более) - вообще разные вещи. Раньше за обычные таблички призовые были на уровне 100k$. Года 3 назад уже они стали 50-60, а сейчас за гораздо более сложные вещи платят 20-25 в среднем. Вон майкрософт за свою задачку вообще всего десятку отсыпал. Если б не фейсбук со своим дипфейком на 1млн$, то вообще бы грусть была)
Чет в один клик не находится, не подскажете ключевые слова?
источник

K

K-S in Machine learning
могу только сказать, что в моем регионе не то что всем на мастера пофиг, но и на сам каггл. И слышать о нем они ничего не слышали :\
источник

K

K-S in Machine learning
Юрий
Чет в один клик не находится, не подскажете ключевые слова?
источник

Ю

Юрий in Machine learning
K-S
могу только сказать, что в моем регионе не то что всем на мастера пофиг, но и на сам каггл. И слышать о нем они ничего не слышали :\
Какова тогда вообще метрика крутости?) В той же научке в некоторых сферах можно защитить докторскую и ни у кого до конца жизни не будет сомнений в том, что ты тащер (безотносительно того правильно это или нет). Есть de facto аналоги?
источник

K

K-S in Machine learning
у нас в академии котируются традиционные академ лычки, как и везде, наверное - статьи, конференции итд. А в энтерпрайзах котируются опыт работы, кол-во успешных (с точки зрения бизнеса) проектов на предыдущих местах работы итд. И каггл тут завис между теми, и другими. Но по факту оказался не нужен. Возможно, в спец конторах по типу H2O это и зарешает бы, но в среднем по рынку либо всем пофиг, либо никто о нем не слышал. Чего уж говорить, если топ кагглеры, живущие в Чехии - это белорус, украинец и черногорец. Ни одного местного
источник

i

igor in Machine learning
Кагл это как болшой спорт, отношения к реальности мало а спортсменов по большому счету жалко ;)
источник

i

igor in Machine learning
Cтатьи, проекты, курсы, книги которые ты создал или провел или написал как-то могут коррелировать с успехом и крутостью
источник

i

igor in Machine learning
Как впрочем и зарплата в какой-то мере.
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
я жалею, что раньше не участвовал, ибо имхо это просто опыт) Который полезен до какого-то момента
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
конечно, когда люди рассказывают, как они сид тюнили, а бустинг умел интерполировать - это блджаб волшебно. И таких приколов говорят много слышат от кэгглеров.
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
но просто руками почувствовать датасет и методы - вай нот
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
опять же, с DAE имхо красиво и полезно. Зашумлять данные маргинальным распределением - классная идея. А то в биологии у нас вечно нормальный шум хреначат на данные, с которыми так обращаться нельзя (хотя можно конечно возразить, что добавление нормального шума аналогично специальному лоссу на веса и бла-бла)
источник

K

K-S in Machine learning
надо просто всегда держать в голове, что кэггл фундаментальных знаний не дает (поэтому я всегда против заявлений многих грандмастеров в стиле "начали сегодня учить мл -- регистрируйтесь сразу на каггле"). Иначе это дальше бленда сидов не уйдет. Но если фундамент есть, то соревнования - крутая вещь. Сам соревновательный момент очень затягивает. Плюс у любого человека появляется мотивация поделать какой-никакой рисерч: поизучать свежие статьи на тему задачи, заиплементировать что-нибудь новенькое итд. У людей в академии этого добра, конечно, и так хватает, но в бизнесе - нет.
источник

K

K-S in Machine learning
Dmitry Penzar
конечно, когда люди рассказывают, как они сид тюнили, а бустинг умел интерполировать - это блджаб волшебно. И таких приколов говорят много слышат от кэгглеров.
а где ты про бустинг нашел?)
источник

K

K-S in Machine learning
не очень верится, что это был Стас Семенов
источник

Ю

Юрий in Machine learning
K-S
а где ты про бустинг нашел?)
Ну если в листьях ставить не константные предикты, а линейные модели, то может и может) Бустинг над деревьями над линейными моделями😂
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
я не говорил, что это Стас Семенов) Я нашел это на каком-то видосе от яндекса, когда обсуждалось соревнование от яндекса и выступало какое-то место на соревновании)
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Юрий
Ну если в листьях ставить не константные предикты, а линейные модели, то может и может) Бустинг над деревьями над линейными моделями😂
не, такое теперь даже есть в lightgbm, а раньше было просто в деревьях решений (не взлетело). Там был обычный бустинг
источник

K

K-S in Machine learning
ну ты просто говорил, что это чувак, который круто рассказал про target encoding. А te в русскоязычные массы вроде именно Стас ввел)
источник