Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о данных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней соревнования. Изложенный материал позволяет развить необходимые навыки и собрать портфолио по машинному обучению, анализу данных, обработке естественного языка, работе с множествами. Подобран уникальный пул задач, охватывающих различные классификационные и оценочные метрики, методы обучения нейронных сетей, схемы валидации, выявление паттернов и трендов в материале любой сложности.
Конкурсы Kaggle – это поле для состязаний, где меряются силами миллионы специалистов по науке о данных (data science), которые сами себя именуют «кэглерами». Участие в таких конкурсах – верный способ профессионально вырасти в области анализа данных, влиться в замечательное сообщество единомышленников и приобрести бесценный опыт для развития карьеры. Авторы книги – грандмастера Kaggle. Они познакомят вас со стратегиями моделирования, которые более нигде не рассмотрены, и подскажут, как удобнее всего обрабатывать изображения, тексты, таблицы, как правильно реализовать обучение с подкреплением. Вы освоите качественные схемы валидации и станете уверенно ориентироваться в самых разных оценочных метриках.
Лука и Конрад рассказали о Kaggle максимально доступно. Оба они – первоклассные профессионалы, пользующиеся большим авторитетом и уважением в сообществе Kaggle. Проштудировав эту книгу, можете смело регистрироваться на Kaggle и рассчитывать на высокие результаты.
Энтони Голдблум, основатель и генеральный директор Kaggle
В книге рассказано:
- Как устроена соревновательная платформа Kaggle
- Как выжать максимум из ноутбуков, датасетов и форумов Kaggle
- Как правильно собирать портфолио проектов и идеи для развития карьеры
- Как проектировать k-мерные и вероятностные схемы валидации
- Как освоить наиболее распространённые и экзотические оценочные метрики
- Как устроена бинарная и многоклассовая классификация объектов, а также их обнаружение
- Как эффективно обращаться с временными рядами и обработкой естественного языка (NLP)
- Как преуспеть в задачах на имитационное моделирование и оптимизацию
“Книгу Kaggle. Машинное обучение и анализ данных ” можно купить со скидкой в интернет-магазине издательства “БХВ“.
Предисловие. 11
Составители. 13
Об авторах. 13
О рецензентах. 14
О респондентах. 15
Введение. 18
Для кого эта книга. 19
О чем эта книга. 19
Часть I. Знакомство с соревнованиями. 19
Часть II. Оттачивание соревновательных навыков. 20
Часть III. Использование соревнований в своей карьере. 21
Как получить максимальную отдачу от этой книги. 21
Загрузите файлы с примерами кода. 21
Загрузите цветные изображения. 22
Условные обозначения и соглашения. 22
Часть I. Знакомство с соревнованиями Kaggle. 23
Глава 1. Знакомство с Kaggle и другими соревнованиями
по науке о данных. 25
Появление и рост соревновательных платформ. 26
Соревновательная платформа Kaggle. 28
История Kaggle. 28
Другие конкурсные платформы.. 31
Знакомство с Kaggle. 33
Стадии соревнования. 33
Типы соревнований и примеры.. 36
Отправка решения и таблица результатов. 41
Парадигма каркаса для общих задач. 41
Что может пойти не так. 42
Вычислительные ресурсы.. 44
Kaggle Notebooks 45
Создание команд и нетворкинг. 46
Уровни и рейтинг. 49
Критика и возможности. 50
Резюме. 51
Глава 2. Организация данных. 53
Создание датасета. 53
Сбор данных. 57
Работа с датасетами. 62
Kaggle Datasets и Google Colab. 63
Юридические вопросы. 65
Резюме. 66
Глава 3. Работаем и учимся с Kaggle Notebooks 67
Создание блокнота. 68
Запуск блокнота. 71
Сохранение блокнотов на GitHub. 73
Как получить максимум от Kaggle Notebooks 75
Переход на Google Cloud Platform.. 76
На шаг дальше. 77
Курсы Kaggle Learn. 82
Резюме. 86
Глава 4. Используем форумы.. 87
Как работают форумы. 87
Примеры обсуждений. 92
Сетевой этикет. 97
Резюме. 97
Часть II. Оттачивание соревновательных навыков. 99
Глава 5. Задачи и метрики на соревнованиях. 101
Метрики оценивания и целевые функции. 102
Основные типы задач. 103
Регрессия. 104
Классификация. 104
Задачи ранжирования. 105
Датасет Meta Kaggle. 105
Как быть с незнакомыми метриками. 108
Метрики для задач регрессии. 112
Средний квадрат и R-квадрат.. 112
Среднеквадратичная ошибка. 113
Среднеквадратичная логарифмическая ошибка. 114
Средняя абсолютная ошибка. 115
Метрики для задач классификации. 116
Доля правильных ответов. 116
Точность и полнота. 118
F-мера. 120
Log Loss и ROC-AUC. 120
Коэффициент корреляции Мэтьюса. 122
Метрики для многоклассовой классификации. 123
Метрики для задач детектирования объектов. 129
Отношение площадей ограничивающих рамок. 131
Коэффициент Дайса. 132
Метрики для многоклассовой классификации и построение рекомендаций. 133
MAP@{K}. 133
Оптимизация метрики. 134
Нестандартные метрики и целевые функции. 135
Постобработка предсказаний. 138
Предсказание вероятностей и их корректировка. 139
Резюме. 143
Глава 6. Построение схемы валидации. 144
Подглядывание. 144
Почему важна валидация. 147
Смещение и разброс. 150
Стратегии разделения данных. 152
Контроль на отложенных данных. 153
Вероятностные методы оценки качества. 154
Контроль по k блокам. 154
Случайные разбиения. 162
Бутстрэп. 162
Настройка системы валидации. 166
Применение adversarial validation. 169
Пример реализации. 171
Различные распределения обучающих и тестовых данных. 172
Работа с утечками в данных. 176
Резюме. 180
Глава 7. Моделирование для табличных данных. 182
Tabular Playground Series 183
Начальное состояние случайного генератора и воспроизводимость. 186
Разведочный анализ данных. 188
Понижение размерности методами t-SNE и UMAP. 190
Уменьшение размера данных. 191
Преобразования признаков. 193
Простые производные признаки. 194
Метапризнаки на основе строк и столбцов. 196
Целевое кодирование. 197
Важность признаков и оценка качества. 202
Псевдометки. 205
Удаление шума с помощью автокодировщиков. 207
Нейросети для табличных конкурсов. 210
Резюме. 216
Глава 8. Оптимизация гиперпараметров. 218
Базовые методы оптимизации. 219
Поиск по сетке. 219
Случайный поиск. 221
Поиск сокращением вдвое. 222
Ключевые параметры и их использование. 225
Линейные модели. 225
Машины опорных векторов. 225
Случайные леса и экстремально рандомизированные деревья. 227
Градиентный бустинг над деревьями. 228
LightGBM.. 228
XGBoost 230
CatBoost 231
HistGradientBoosting. 232
Байесовская оптимизация. 235
Использование Scikit-optimize. 236
Настройки байесовской оптимизации. 241
Обобщение байесовской оптимизации на параметры нейронных сетей. 248
Создание моделей с KerasTuner 256
Подход TPE и Optuna. 265
Резюме. 270
Глава 9. Ансамбли: блендинг и стекинг. 271
Краткое введение в ансамблевые алгоритмы. 272
Усреднение. 275
Голосование. 277
Усреднение предсказаний. 279
Взвешенные средние. 280
Усреднение и кросс-валидация. 281
Корректируем усреднение для оценок ROC-AUC. 282
Блендинг и метамодели. 283
Блендинг: лучшие практики. 284
Стекинг. 289
Варианты стекинга. 293
Сложные решения с блендингом и стекингом. 294
Резюме. 297
Глава 10. Моделирование в компьютерном зрении. 299
Стратегии аугментации. 299
Встроенные аугментации Keras 305
Подход на основе ImageDataGenerator 305
Слои предварительной обработки. 308
Пакет albumentations 309
Классификация. 312
Обнаружение объектов. 319
Семантическая сегментация. 333
Резюме. 349
Глава 11. Моделирование для обработки естественного языка. 350
Анализ тональности текста. 350
Вопросы и ответы в открытом домене. 359
Стратегии аугментации текста. 374
Основные приемы.. 375
Пакет nlpaug. 380
Резюме. 383
Глава 12. Соревнования по моделированию и оптимизации. 384
Игра Connect X.. 385
Игра “Камень, ножницы, бумага”. 390
Соревнование Santa 2020. 393
Такие разные игры. 397
Резюме. 402
Часть III. Использование соревнований в своей карьере. 403
Глава 13. Создание портфолио проектов и идей. 405
Создание портфолио с помощью Kaggle. 405
Использование блокнотов и обсуждений. 410
Использование датасетов. 413
Организация своего присутствия в Интернете за пределами Kaggle. 417
Блоги и публикации. 418
GitHub. 421
Мониторинг обновлений и информационных бюллетеней о соревнованиях. 423
Резюме. 425
Глава 14. Поиск новых профессиональных возможностей. 426
Налаживание связей с другими исследователями данных на соревнованиях. 427
Участие в Kaggle Days и других встречах Kaggle. 438
Привлечение к себе внимания и другие возможности трудоустройства. 439
Методика STAR. 440
Резюме (и несколько напутственных слов) 442
Предметный указатель. 444
-
Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных
1160 ₽
905 ₽
