DataScience SG Meetup - How we got top 3% in Kaggle
Юджин Янь рассказывает о своём выступлении на митапе DataScience SG, где он поделился опытом участия в соревновании Kaggle Otto Group Product Classification вместе с напарником Weimin — они заняли 85-е место из 3514 участников (топ 3%). Встреча прошла в SMU в субботу днём и собрала полный зал, что показало живой интерес к data science в Сингапуре. За примерно 45 минут авторы разобрали метрику оценки (multi-class log loss), подходы к валидации, feature engineering, трансформации признаков и создание агрегатных и t-SNE признаков. Также обсуждались методы машинного обучения (деревья и нейросети), техники ансамблирования, лучшие решения и предложенный фреймворк для участия в соревнованиях Kaggle. Подробности доступны в прилагаемых слайдах.
Митап DataScience SG — Как мы попали в топ 3% на Kaggle
[ machinelearning ] · 1 мин чтения
В одну из суббот я вызвался рассказать о своём недавнем участии в соревновании Kaggle Otto, где вместе с моим напарником Weimin мы заняли 85-е место из 3514.
Учитывая, что это была ленивая субботняя пора, я не ожидал, что аудитория в SMU будет забита под завязку. Сцена data science митапов в Сингапуре оказалась куда более живой и активной, чем я думал.
Примерно за 45 минут мы рассказали о том, как мы подходили к задаче, и провели подробное обсуждение с аудиторией по следующим темам:
Метрика оценки (multi-class log loss) Подходы к валидации Feature engineering и отбор признаков Трансформация признаков (например, стандартизация, логарифмическое преобразование, tf-idf) Создание агрегатных и t-SNE признаков Методы машинного обучения (деревья и нейросети) Техники ансамблирования Лучшие решения и архитектуры Предложенный фреймворк для соревнований Kaggle
Подробности можно найти в слайдах ниже.
Вопросы? Хотите следить за моим путём? Напишите мне в Twitter @eugeneyan!
Если этот материал оказался полезным, пожалуйста, ссылайтесь на него так:
Yan, Ziyou. (Jun 2015). DataScience SG Meetup - How we got top 3% in Kaggle. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/speaking/dssg-kaggle-top-3-percent-talk/.
или
@article{yan2015kaggle, title = {DataScience SG Meetup - How we got top 3% in Kaggle}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2015}, month = {Jun}, url = {https://eugeneyan.com/speaking/dssg-kaggle-top-3-percent-talk/} }
Присоединяйтесь к 11 800+ читателей, получающих обновления о машинном обучении, RecSys, LLM и инженерии.