Nikhil Mishra＆＃039成为Kaggle大师的旅程

Kaggle大师Nikhil Kumar Mishra分享了他的获胜策略

H2O.AI的高级数据科学家Nikhil Kumar Mishra最近在获得了他的第五枚金牌后获得了令人垂涎的Kaggle大师冠军。在接受分析Vidhya的独家采访中，他揭示了他的七年旅程，所面临的挑战以及导致成功的关键策略。

关键见解：

• Kaggle提供了一个实验尖端技术和技术的平台。
• 竞赛促进了协作，投资组合建筑和网络机会。
• 最好的学习方法是分析过去的比赛解决方案并将其应用于新数据集。
• 成功的三种至关重要的技能：早期参与，有效的资源管理以及保持研究的最新信息。
• 推荐课程：Andrej Karpathy的CS231，Andrew Ng的机器学习课程以及Gilbert Strang的线性代数视频。

前往大师的旅程：

Mishra的旅程反映了许多数据科学家，从Andrew Ng著名的机器学习课程开始。早期的动机源于赚钱的潜力，尽管财务上的成功并非立即。他将自己的持久性归功于在分析Vidhya和Kaggle等平台上从顶级竞争对手中汲取的灵感，证明一贯的努力和从挫折中学习是关键。利用最新技术并将他的知识应用到现实情况的机会进一步推动了他的奉献精神。

令人难忘的里程碑：

Mishra生动地回忆起他的首次重要的Kaggle比赛 - Microsoft恶意软件预测挑战。这种经验强调了Kaggle的协作性质，涉及与来自全球的经验丰富的参与者的团队合作。他的第一个胜利虽然在财务上谦虚，但却提供了宝贵的成就感，并证实了他的能力。

来自Kaggle的三个关键学习：

1. 协作：与不同的人合作扩展了观点和解决问题的方法。
2. 快速迭代：时间约束的环境促进了快速学习和实验。
3. 职业发展： Kaggle的成功大大促进了网络和职业前景。

Kaggle与现实世界项目：

尽管Kaggle强调快速创新和推动界限，但现实世界中的项目通常优先考虑在可用资源中实现足够的准确性。但是，从Kaggle竞争中获得的深入学习为数据科学家提供了更有效地处理现实世界的挑战。 Kaggle还提供了对其他地方不容易获得的最先进的解决方案和技术的访问权限。

Kaggle比赛的演变：

米什拉（Mishra）指出，多年来，竞争强度和参与者人数的显着增加，以及向更复杂，非结构化的数据挑战的转变。

独奏与团队比赛：

独奏竞赛需要独立的计划和执行，而团队努力则提供协作学习和工作量分配。两种方法都贡献了宝贵的技能。

首选数据类型和资源：

Mishra虽然精通结构化和非结构化数据，但仍承认对结构化数据问题的能力更强。他强调了对资源密集型竞争的云计算日益依赖。

比赛时间管理：

米什拉（Mishra）强调了竞争结束所需的不成比例的努力，要求延长工作时间和强烈的关注。

Kaggle社区：

Mishra赞扬Kaggle社区的协作和支持性质，提供了宝贵的知识，尖端技术和网络机会的访问权限。

对初学者的建议：

他对有抱负的Kagglers的主要建议就是简单地开始。一致的参与，再加上过去的竞争解决方案并应用这些学习，对于改进至关重要。

成功的三个基本技能：

1. 提早开始：最大化实验时间。
2. 资源计划：优化资源分配以进行有效的迭代。
3. 持续学习：保持研究和新技术的最新信息。

平衡工作和比赛：

米什拉（Mishra）的雇主h2o.ai养育了一个鼓励竞争参与的支持环境。他通过与全职工作同时进行比赛来管理自己的时间，并在比赛的最后阶段将重点放在首位。

未来目标：

Mishra的目标是继续参加比赛，提高他的排名，为开源项目做出贡献并开发有影响力的AI产品。

结论：

Nikhil Kumar Mishra的Kaggle Grandmaster之旅证明了奉献，协作和持续学习。他的见解为有抱负的数据科学家提供了宝贵的指导。该文章还推广了Datahack Summit 2024。

以上是Nikhil Mishra＆＃039成为Kaggle大师的旅程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！