掌握Kaggle比賽-人工智慧-PHP中文網

在數據科學領域，Kaggle已成為一個充滿活力的舞台，有抱負的分析師和經驗豐富的專業人士都來測試他們的技能並突破創新的界限。想像以下圖片：一個年輕的數據愛好者，受到競爭的刺激而著迷的年輕數據愛好者，陷入了凱格格爾挑戰賽中，只有一個好奇的頭腦和學習的決心。當他們瀏覽機器學習的複雜性時，他們不僅發現了數據操縱和功能工程的細微差別，而且還發現了一個在協作和共享知識方面壯成長的支持社區。本屆會議將探索強大的策略，技巧和見解，這些策略，技術和見解可以改變您的kaggle競爭方式，從而幫助您將最初的好奇心轉變為成功。

本文基於Nischay Dhankharon最近在TheDatahack Summit 2024中掌握Kaggle競賽 - 策略，技術和成功的見解。

學習成果

了解在Kaggle比賽中取得成功的基本策略。
了解探索性數據分析（EDA）的重要性以及如何利用公共筆記本以獲取見解。
發現有效的數據分割和模型構建技術。
探索跨各個領域贏得解決方案的案例研究，包括表格數據和計算機視覺。
認識團隊合作和韌性在數據科學的競爭格局中的價值。

Kaggle簡介

Kaggle已成為數據科學的主要目的地，參與者從新手到專業人士不等。從本質上講，Kaggle是一個可以通過挑戰來學習和發展數據科學能力的平台。他們參與了解決挑戰的競爭，這需要解決現實生活行業的項目，例如非常方便的情況。該平台允許用戶共享想法，方法和方法，以便所有成員都可以互相學習。

Kaggle還充當了有關數據科學家的幾個工作報價的鏈接。實際上，許多雇主都知道Kaggle競賽，他們承認技能以及通過比賽磨練的實踐經驗作為簡歷的優勢。此外，Kaggle允許用戶或參與者從CPU和GPU等雲計算中利用資源，其中可以在不擁有巨大計算機的情況下測試帶有機器學習模型的筆記本。

掌握Kaggle比賽

Kaggle比賽的先決條件

儘管沒有嚴格參加Kaggle比賽的先決條件，但某些素質可以顯著增強體驗：

渴望學習：關於新思想和方法的開放思想在這個快速發展的研究領域中發揮了作用。
協作行為：涉及第三方或社區其他人可以帶來更大的了解，並提高績效。
基本數學技能：關於數學的一些先驗知識，尤其是在統計和概率領域，在掌握數據科學概念時可能會很有用。

為什麼要Kaggle？

現在讓我們研究為什麼Kaggle是所有人的理想選擇的原因。

學習和提高數據科學技能

它為現實世界數據集提供動手體驗，使用戶能夠通過競爭和教程來增強其數據分析和機器學習技能。

協作社區

Kaggle促進了一個協作環境，參與者分享洞察力和策略，從而通過社區參與來促進學習和成長。

職業機會

擁有強大的kaggle概況可以促進職業前景，因為許多雇主重視通過比賽獲得的實踐經驗。

提供CPU/GPU的筆記本

Kaggle可以免費訪問強大的計算資源，從而使用戶可以在沒有財務障礙的情況下運行複雜的模型，從而成為有抱負的數據科學家的可訪問平台。

深入研究Kaggle比賽

Kaggle競賽是該平台的基石，吸引了來自各種背景的參與者來解決具有挑戰性的數據科學問題。這些比賽遍布各種各樣的領域，每個競賽都為學習和創新提供了獨特的機會。

流行領域

計算機視覺：例如，其中一些任務是；圖像分割，對象檢測，分類/回歸，參與者構建模型以了解圖像數據。
自然語言處理（NLP）：與計算機視覺一樣，NLP競爭包括以文本格式給出的數據的分類和回歸。
推薦系統：這些競爭任務人們要開發推薦系統，從而為用戶提供購買或下載的產品或內容。
表格競賽：人們處理固定數據集並預測結果 - 通常，這是通過使用幾種稱為機器學習算法的算法來完成的。
時間序列：這意味著它涉及從現有數字開始的未來數據的假設。
強化學習：這一類別的挑戰使參與者能夠設計需要學習如何自主做出決策的算法。
醫學成像：這些競賽以識別醫學圖像為中心，以幫助進行診斷和計劃治療。
基於信號的數據：這包括與音頻和視頻分類有關的任務，參與者在其中識別並嘗試了解信號中的數據。

比賽類型

Kaggle舉辦了各種類型的比賽，每場比賽都有自己的一套規則和限制。

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CSV競賽：參與者提交具有預測的CSV文件的標準競賽。
受限的筆記本：限制訪問某些資源或代碼的競賽。
只有比賽：完全專注於沒有補充材料的競爭方面。
限於GPU/CPU ：某些競賽限制了參與者可以使用的處理單元的類型，這可能會影響模型性能。
X小時推理限制：對參與者可以運行其模型進行推理的時間限制。
基於代理的競爭：這些獨特的挑戰要求參與者開發與環境相互作用的代理商，通常會模擬現實世界的情況。

通過這些比賽，參與者獲得了寶貴的經驗，提高自己的技能，並與志趣相投的個人社區互動，為數據科學領域的個人和專業成長奠定了基礎。

Kaggle的領域知識

在Kaggle競爭中，領域知識在增強參與者成功機會方面起著至關重要的作用。了解問題的特定環境使競爭對手可以就數據處理，功能工程和模型選擇做出明智的決策。例如，在醫學成像中，熟悉醫學術語可以導致更準確的分析，而金融市場的知識可以幫助選擇相關功能。

這種專業知識不僅有助於確定數據中的獨特模式，還可以促進團隊內部的有效溝通，最終推動創新的解決方案和更高質量的結果。將技術技能與領域知識相結合，使參與者更有效地應對競爭挑戰。

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參加NLP比賽

現在，我們將討論NLP比賽的方法。

了解競爭

當在Kaggle上解決NLP比賽時，一種結構化方法對於成功至關重要。首先要徹底了解競爭和數據描述，因為這種基本知識指導您的策略。進行探索性數據分析（EDA）至關重要；研究現有的EDA筆記本可以提供有價值的見解，並且進行自己的分析有助於您確定關鍵模式和潛在的陷阱。

數據準備

一旦熟悉數據，對其進行適當的分配對於有效培訓和測試模型至關重要。建立基線管道使您可以評估以後更複雜的模型的性能。

模型開發

對於大型數據集或代幣數量很少的情況，嘗試與機器學習或經常性神經網絡（RNN）相結合的傳統矢量化方法是有益的。但是，在大多數情況下，利用變壓器可以帶來卓越的結果。

共同的體系結構

分類/回歸： Deberta非常有效。
小代幣長度任務： Minilm的性能良好。
多語言任務：使用XLM-Roberta。
文本生成： T5是一個強大的選擇。

通用框架

擁抱面部訓練師以易於使用。
Pytorch和Pytorch Lightning，以進行靈活性和控制。

下游NLP任務的LLM

大型語言模型（LLM）徹底改變了自然語言處理的景觀，比傳統的基於編碼器的模型展示了顯著優勢。 LLM的關鍵優勢之一是它們勝過這些模型的能力，尤其是在處理更長的上下文長度時，使其適合需要理解更廣泛背景的複雜任務。

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LLM通常在龐大的文本語料庫中預估計，從而使它們能夠捕獲各種語言模式和細微差別。通過因果關注掩蓋和下一字預測等技術，可以促進這種經過預測的訓練，從而使LLMS能夠生成連貫的和上下文相關的文本。但是，重要的是要注意，儘管LLM提供了令人印象深刻的功能，但與編碼器相比，它們在推理過程中通常需要更高的運行時間。在為各種下游NLP任務部署LLM時，性能和效率之間的這種權衡是至關重要的考慮因素。

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接近信號比賽

接觸信號競賽需要深入了解數據，特定於領域的知識以及使用尖端技術的實驗。

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了解競爭與數據描述：熟悉競爭的目標和所提供數據的細節。
研究EDA筆記本：回顧以前競爭對手的探索性數據分析（EDA）筆記本或進行自己的操作以識別模式和見解。
分解數據：確保適當的數據分割以培訓和驗證以促進良好的概括。
讀取特定領域的論文：通過閱讀與域相關的相關研究論文，獲得見解並了解。
構建基線管道：建立一個基線模型，以設定績效基準以進行未來的改進。
調整體系結構，增強和調度程序：優化模型體系結構，應用數據增強並調整學習調度程序以提高性能。
嘗試SOTA方法：嘗試最新方法（SOTA）方法來探索可以增強結果的高級技術。
實驗：不斷測試不同的方法和策略以找到最有效的解決方案。
合奏模型：實施模型結合各種方法的優勢，提高了總體預測準確性。

HMS：第12位解決方案

HMS解決方案在比賽中獲得第12名，展示了一種創新的建築和培訓效率的方法：

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模型體系結構：團隊利用了一個基於1D CNN的模型，該模型是基礎層，過渡到深2D CNN。這種混合方法可以有效地捕獲時間和空間特徵。
訓練效率：通過利用1D CNN，與傳統的2D CNN方法相比，訓練時間大大減少。這種效率對於允許快速迭代和測試不同模型配置至關重要。
平行卷積：架構結合了並行的捲積，使模型能夠同時學習多個功能。該策略增強了模型在各種數據模式上概括的能力。
混合體系結構：1D和2D體系結構的組合允許進行更強大的學習過程，在這種過程中，兩種模型的優勢都被利用來提高整體性能。

這種混合建模和培訓優化的戰略使用在實現強大的性能中起著關鍵作用，證明了創新技術在競爭性數據科學挑戰中的有效性。

G2NET：第四名解決方案

G2NET解決方案取得了令人印象深刻的結果，在公共排行榜上排名第二，在私人排行榜上排名第四。這是對他們的方法的仔細研究：

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模型體系結構：G2NET利用了一項基於1D CNN的模型，這是其體系結構中的關鍵創新。然後將此基礎模型發展為深2D CNN，使團隊能夠有效地捕獲時間和空間特徵。
排行榜的性能：單個模型不僅在公共排行榜上表現良好，而且在私人排行榜上保持了魯棒性，展示了其在不同數據集中的概括功能。
培訓效率：通過採用1D CNN模型作為基礎，與傳統的2D CNN方法相比，G2NET團隊大大減少了訓練時間。這種效率可以更快地進行迭代和微調，從而有助於他們的競爭優勢。

總體而言，G2NET的模型架構和培訓優化的戰略組合導致了競爭的強勁表現，突出了創新解決方案在應對複雜數據挑戰方面的有效性。

參加簡歷比賽

接觸簡歷（計算機視覺）競賽涉及掌握數據預處理，進行高級體系結構和微調模型，以進行圖像分類，細分和對象檢測等任務。

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了解競爭和數據描述：首先，建議研究競爭準則，以及數據的描述，並範圍範圍範圍的目標和任務。
研究EDA筆記本：發布其他人的EDA筆記本，並在數據中尋找模式，功能以及可能的風險。
數據預處理：由於在建模中，在此步驟中，已經可以進行某些操作，因此必須對圖像進行標準化，調整大小，甚至增強。
構建基線模型：部署基準的禁用模型，以便您可以比較構建後續增強功能。
實驗體系結構：測試各種計算機視覺架構，包括卷積神經網絡（CNN）和預訓練的模型，以找到最適合您的任務。
利用數據增強：應用數據增強技術來擴展您的培訓數據集，幫助您的模型更好地推廣到看不見的數據。
超參數調整：使用網格搜索或隨機搜索等策略來增強模型性能的策略。
集合方法：實驗集合技術，結合了多個模型的預測以提高整體準確性和魯棒性。

共同的體系結構

任務	共同的體系結構
圖像分類 /回歸	基於CNN的：EfficityNet，Resnet，Convnext
對象檢測	Yolo系列，更快的R-CNN，視網膜
圖像分割	CNN/基於變形金剛的編碼器架構：UNET，PSPNET，FPN，DEEPLABV3
基於變壓器的模型	VIT（Vision Transformer），Swin Transformer，Convnext（混合方法）
解碼器體系結構	流行解碼器：UNET，PSPNET，FPN（功能金字塔網絡）

RSNA 2023第一置解決方案

RSNA 2023競賽展示了醫學成像方面的突破性進步，最終以非凡的第一名解決方案達到頂峰。這是關鍵亮點：

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模型架構：獲勝解決方案採用了混合方法，將捲積神經網絡（CNN）與變壓器相結合。這種集成使模型可以有效地捕獲數據中的本地特徵和遠程依賴性，從而提高了整體性能。
數據處理：團隊實施了複雜的數據增強技術，以人為地增加培訓數據集的規模。該策略不僅改善了模型魯棒性，而且還有助於減輕過度擬合，這是醫學成像競賽中的普遍挑戰。
推理技術：他們採用了先進的推理策略，利用集合學習等技術。通過匯總多個模型的預測，團隊在最終產出中實現了更高的準確性和穩定性。
績效指標：該解決方案在各種指標上表現出非凡的性能，確保了公共和私人排行榜上的最高位置。這種成功強調了他們的方法在準確診斷成像數據中的醫療條件方面的有效性。
社區參與：團隊積極與Kaggle社區互動，通過公共筆記本分享了見解和方法。這種協作精神不僅促進了知識共享，而且還促進了該領域技術的整體發展。

接近表格競賽

當在Kaggle等平台上處理表格競賽時，一種戰略方法對於最大程度地提高了成功的機會至關重要。這是參與這些比賽的結構化方法：

了解競爭與數據描述：從徹底閱讀競爭詳細信息和數據描述開始。了解您要解決的問題，評估指標以及組織者設定的任何特定要求。
研究EDA筆記本：審查探索性數據分析（EDA）筆記本，由其他競爭對手共享。這些資源可以提供有關數據模式，特徵分佈和潛在異常的見解。進行自己的EDA來驗證發現並發現其他見解。
將數據分開：將數據集正確分為培訓和驗證集。此步驟對於評估模型的性能和防止過度擬合至關重要。如果目標變量不平衡，請考慮使用分層採樣。
構建比較筆記本：創建一個比較筆記本，您可以在其中實施各種建模方法。比較神經網絡（NN），梯度提升決策樹（GBDTS），基於規則的解決方案和傳統的機器學習方法。這將幫助您確定哪些模型在數據上的表現最佳。
繼續採用多種方法：嘗試至少兩種不同的建模方法。這種多樣化使您能夠利用不同算法的優勢，並增加找到最佳解決方案的可能性。
廣泛的功能工程：在功能工程上投入時間，因為這會嚴重影響模型性能。探索技術，例如編碼分類變量，創建交互功能並從現有數據中得出新功能。
實驗：連續實驗不同的模型參數和體系結構。利用交叉驗證來確保您的發現是可靠的，而不僅僅是特定數據拆分的偽像。
合奏 /多級堆疊：最後，考慮實現集合技術或多級堆疊。通過結合多個模型的預測，您通常可以比單獨單獨的任何一個模型獲得更好的準確性。

MOA競賽第一解決方案

MOA（動作機理）競爭的第一名解決方案展示了高級建模技術和徹底功能工程的強大組合。團隊採用了合奏方法，集成了各種算法，以有效地捕獲數據中的複雜模式。他們成功的一個關鍵方面是廣泛的功能工程過程，在該過程中，他們從原始數據中得出了許多功能，並結合了相關的生物學見解，從而增強了模型的預測能力。

掌握Kaggle比賽

此外，細緻的數據預處理可確保大型數據集清潔並進行分析。為了驗證模型的性能，該團隊採用了嚴格的交叉驗證技術，從而最大程度地減少了過度擬合的風險。團隊成員之間的持續合作允許迭代改進，最終導致了在比賽中脫穎而出的競爭性解決方案。

接近RL比賽

在應對強化學習（RL）比賽時，幾種有效的策略可以顯著增強您的成功機會。一種常見的方法是使用基於啟發式方法的方法，該方法為決策問題提供了快速的，BUMB的解決方案。這些方法對於生成基線模型特別有用。

深度強化學習（DRL）是另一種流行的技術，它利用神經網絡近似複雜環境中的價值函數或策略。這種方法可以在數據中捕獲複雜的模式，使其適用於挑戰RL任務。

結合深度學習（DL）和機器學習（ML）的模仿學習也很有價值。通過培訓模型來模仿演示數據的專家行為，參與者可以無需詳盡的探索即可有效地學習最佳策略。

最後，貝葉斯方法可能是有益的，因為它可以在動態環境中進行不確定性定量和適應性學習。通過納入先驗知識並根據新數據不斷更新信念，該方法可以在RL競爭中帶來強大的解決方案。

團隊的最佳策略

團隊合作可以大大提高您在Kaggle比賽中的表現。一個關鍵策略是組裝一群不同的個人，每個人都帶來獨特的技能和觀點。這種多樣性可以涵蓋數據分析，功能工程和模型構建等領域，從而更全面地解決問題。

有效的溝通至關重要；團隊應在鼓勵公開對話的同時確立明確的角色和責任。定期會議可以幫助跟踪進度，分享見解和完善策略。利用版本控制工具進行代碼協作確保每個人都留在同一頁面上並最大程度地減少衝突。

掌握Kaggle比賽

此外，在團隊內培養學習和實驗文化至關重要。鼓勵成員分享他們的成功和失敗會促進成長的心態，使團隊能夠不斷改善和不斷改進。通過戰略性地結合個人優勢並保持協作環境，團隊可以顯著增加他們在比賽中成功的機會。

結論

在Kaggle比賽中取得成功需要一種多方面的方法，將技術技能，戰略合作和對持續學習的承諾融合在一起。通過了解各個領域的複雜性（無論是計算機視覺，NLP或表格數據），參與者可以有效地利用其優勢並構建強大的模型。強調團隊合作不僅提高了解決方案的質量，而且還促進了一種支持性的環境，在這種環境中，各種想法可以蓬勃發展。隨著競爭對手應對數據科學的挑戰，採用這些策略將為創新解決方案和更大的努力鋪平道路。