{"id":35774,"date":"2019-10-31T22:06:16","date_gmt":"2019-10-31T19:06:16","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-ya-organizoval-trenirovki-po-mashinnomu-obucheniyu-v-ngu\/"},"modified":"2019-10-31T22:06:16","modified_gmt":"2019-10-31T19:06:16","slug":"kak-ya-organizoval-trenirovki-po-mashinnomu-obucheniyu-v-ngu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/kak-ya-organizoval-trenirovki-po-mashinnomu-obucheniyu-v-ngu","title":{"rendered":"Wie ich das Training zu maschinellem Lernen an der NGU organisiert habe","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Mein Name ist Sascha und ich liebe maschinelles Lernen sowie das Lehren von Menschen. Derzeit koordiniere ich Bildungsprogramme im Computer Science-Zentrum und leite das Bachelor-Programm f\u00fcr Datenanalyse an der Universit\u00e4t St. Petersburg. Zuvor habe ich als Analyst bei Yandex gearbeitet und davor als Wissenschaftler: Ich besch\u00e4ftigte mich mit mathematischer Modellierung am IWT-SO RAN.<\/p>\n<p>In diesem Beitrag m\u00f6chte ich erz\u00e4hlen, wie die Idee entstand, Schulungen im maschinellen Lernen f\u00fcr Studierende, Absolventen der Staatlichen Universit\u00e4t Nowosibirsk und alle Interessierten anzubieten.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie ich das Training zu maschinellem Lernen an der NGU organisiert habe\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/06\/e28250423a7778389dcd984ceb9e4c1a.jpgraw=1\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Ich wollte schon lange einen Spezialkurs zur Vorbereitung auf Wettbewerbe in Datenanalyse auf Kaggle und anderen Plattformen organisieren. Das schien eine gro\u00dfartige Idee zu sein:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Studierenden und alle Interessierten k\u00f6nnen ihr theoretisches Wissen in der Praxis anwenden und Erfahrung bei der L\u00f6sung von Aufgaben in \u00f6ffentlichen Wettbewerben sammeln.<\/li>\n<li>Studierende, die in solchen Wettbewerben hoch platzieren, steigern die Attraktivit\u00e4t der NSU f\u00fcr Bewerber, Studierende und Absolventen. Genauso verh\u00e4lt es sich mit Schulungen im sportlichen Programmieren.<\/li>\n<li>Dieser Spezialkurs erg\u00e4nzt und erweitert die grundlegenden Kenntnisse hervorragend: Die Teilnehmer entwickeln selbstst\u00e4ndig Modelle des maschinellen Lernens und arbeiten h\u00e4ufig in Teams, die auf internationaler Ebene konkurrieren. <\/li>\n<li>An anderen Universit\u00e4ten fanden bereits solche Schulungen statt, daher hatte ich auf den Erfolg des Spezialkurses auch an der NGU gehofft. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Start<\/h2>\n<p>\nIm Akademgorodok in Nowosibirsk gibt es hervorragende Voraussetzungen f\u00fcr solche Initiativen: Studierende, Absolventen und Dozenten des Computer Science Zentrums sowie starker technischer Fakult\u00e4ten wie FIT, MMF, FF, umfangreiche Unterst\u00fctzung durch die NGU-Verwaltung, eine aktive ODS-Community und erfahrene Ingenieure und Analysten aus verschiedenen IT-Unternehmen. Etwa zu dieser Zeit erfuhren wir von dem F\u00f6rderprogramm von <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/codeforces.com\/blog\/entry\/61637\">Botan Investments<\/a><\/noindex> \u2014 der Fonds unterst\u00fctzt Teams, die gute Ergebnisse in Wettbewerben im Bereich Sport-ML erzielen.<\/p>\n<p>Wir fanden einen Raum an der NGU f\u00fcr w\u00f6chentliche Treffen, erstellten einen Telegram-Chat und starteten am 1. Oktober gemeinsam mit den Studierenden und Absolventen des CS Zentrums. Zum ersten Treffen kamen 19 Personen. Sechs von ihnen wurden regelm\u00e4\u00dfige Teilnehmer der Trainings. Insgesamt nahm w\u00e4hrend des Studienjahres mindestens 31 Personen einmal an einem Treffen teil.<\/p>\n<h2>Die ersten Ergebnisse<\/h2>\n<p>\nIch habe mit den Kollegen Kontakte gekn\u00fcpft, Erfahrungen ausgetauscht, Wettbewerbe diskutiert und einen groben Plan f\u00fcr die Zukunft erstellt. Wir haben schnell erkannt, dass der Kampf um die Pl\u00e4tze bei den Wettbewerben zur Datenanalyse eine regelm\u00e4\u00dfige und m\u00fchsame Arbeit ist, die sich wie ein unbezahlter Vollzeitjob anf\u00fchlt, aber sehr interessant und spannend ist \ud83d\ude42 Einer der Teilnehmer, Kaggle-Meister Maxim, riet uns, zun\u00e4chst individuell an den Wettbewerben teilzunehmen und erst nach einigen Wochen in Teams zusammenzuarbeiten, wobei wir die \u00f6ffentliche Bewertung ber\u00fccksichtigen. Das haben wir dann auch so gemacht! In den Pr\u00e4senztrainings haben wir Modelle, wissenschaftliche Arbeiten und Feinheiten der Python-Bibliotheken diskutiert und gemeinsam Probleme gel\u00f6st. <\/p>\n<p>Die Ergebnisse des Herbstsemesters waren drei Silbermedaillen in zwei Wettbewerben auf Kaggle: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/tgs-salt-identification-challenge%EF%BB%BF\">TGS Salzidentifikation<\/a><\/noindex> und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/PLAsTiCC-2018\">PLAsTiCC Astronomische Klassifikation<\/a><\/noindex>. Und den dritten Platz im CFT-Wettbewerb zur Behebung von Tippfehlern mit dem ersten gewonnenen Geld (in the money, wie erfahrene Kegler sagen). <\/p>\n<p>Ein weiteres sehr wichtiges indirektes Ergebnis des Spezialkurses war die Inbetriebnahme und Konfiguration des VKI-Clusters der NGU. Die Rechenleistung hat unser Wettbewerbsleben erheblich verbessert: 40 CPU, 755 GB RAM, 8 NVIDIA Tesla V100 GPUs.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie ich das Training zu maschinellem Lernen an der NGU organisiert habe\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/06\/b07f98b07c0cd4c52ceb93643d853f95.jpgraw=1\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nBis jetzt haben wir \u00fcberlebt, wie wir konnten: Wir haben auf unseren pers\u00f6nlichen Laptops und Desktops sowie in Google Colab und Kaggle-Kerneln gerechnet. Einem Team stand sogar ein selbstgeschriebenes Skript zur Verf\u00fcgung, das das Modell automatisch speicherte und die Berechnung neu startete, die aufgrund des Zeitlimits gestoppt werden musste.<\/p>\n<p>Im Fr\u00fchjahrssemester haben wir weiterhin Treffen abgehalten, um erfolgreiche Erkenntnisse auszutauschen und \u00fcber unsere Wettbewerbsl\u00f6sungen zu berichten. Neue interessierte Teilnehmer sind zu uns gesto\u00dfen. Im Fr\u00fchjahrssemester haben wir bereits eine Gold-, drei Silber- und neun Bronzemedaillen in acht Wettbewerben auf Kaggle gewonnen: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/petfinder-adoption-prediction\">PetFinder<\/a><\/noindex>, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/santander-customer-transaction-prediction\">Santander<\/a><\/noindex>, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/gendered-pronoun-resolution\">Aufl\u00f6sung geschlechtsspezifischer Pronomen<\/a><\/noindex>, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/humpback-whale-identification\/\">Walidentifikation<\/a><\/noindex>, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/quora-insincere-questions-classification\/\">Quora<\/a><\/noindex>, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/landmark-recognition-2019\">Google Landmarks<\/a><\/noindex> und andere, Bronze in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/boosters.pro\/championship\/rekko_challenge\">Recco-Challenge<\/a><\/noindex>, den dritten Platz im Changellenge&gt;&gt;Cup und den ersten Platz (wieder in the money) beim Wettbewerb f\u00fcr maschinelles Lernen auf <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/yandex.ru\/championship\/\">der Programmiermeisterschaft<\/a><\/noindex> von Yandex.<\/p>\n<h2>Was die Teilnehmer der Trainings sagen<\/h2>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/suvalex\">Mikhail Karcherski<\/a><\/noindex> <br \/>\n\u201eIch bin sehr froh, dass eine solche Aktivit\u00e4t bei uns in Sibirien stattfindet, denn ich denke, dass die Teilnahme an Wettbewerben der schnellste Weg ist, um ML zu erlernen. F\u00fcr solche Wettbewerbe ist die Hardware ziemlich teuer, um sie selbst zu kaufen, aber hier kann man Ideen kostenlos ausprobieren\u201c.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/kbrodt\">Kirill Brodt<\/a><\/noindex> <br \/>\n\u201eBevor es ML-Trainings gab, habe ich an Wettbewerben kaum teilgenommen, abgesehen von Schul- und indischen Wettbewerben: Ich sah keinen Sinn darin, da ich in dem Bereich des maschinellen Lernens arbeitete und damit vertraut war. Im ersten Semester besuchte ich als Zuh\u00f6rer. Doch ab dem zweiten Semester, als die Rechenressourcen verf\u00fcgbar wurden, dachte ich, warum nicht teilnehmen? Und ich wurde richtig hineingezogen. Die Aufgaben, Daten und Metriken wurden f\u00fcr dich ausgedacht und vorbereitet, nimm einfach die gesamte Kraft des maschinellen Lernens in Anspruch, pr\u00fcfe state-of-the-art Modelle und Techniken. W\u00e4ren es nicht die Trainings und, nicht weniger wichtig, die Rechenressourcen gewesen, h\u00e4tte ich wohl lange nicht an Wettbewerben teilgenommen.\u201c<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/andrewshevelev\">Andrej Schewelew<\/a><\/noindex><br \/>\n\u201eDie Pr\u00e4senz-ML-Trainings haben mir geholfen, Gleichgesinnte zu finden, mit denen ich mein Wissen im Bereich maschinelles Lernen und Datenanalyse vertiefen konnte. Es ist auch eine gro\u00dfartige M\u00f6glichkeit f\u00fcr diejenigen, die nicht viel Zeit haben, um sich selbstst\u00e4ndig mit Themen der Wettbewerbe auseinanderzusetzen, aber dennoch auf dem Laufenden bleiben m\u00f6chten.\u201c<\/p>\n<h2>Schlie\u00dfen Sie sich uns an<\/h2>\n<p>\nWettbewerbe auf Kaggle und anderen Plattformen sch\u00e4rfen praktische F\u00e4higkeiten und f\u00fchren schnell zu spannenden Karrierem\u00f6glichkeiten im Bereich Data Science. Menschen, die gemeinsam an einem herausfordernden Wettbewerb teilgenommen haben, werden oft Kollegen und setzen ihre Zusammenarbeit erfolgreich bei realen Aufgaben fort. So ging es auch uns: Michail Karchewski und ein Kollege aus seinem Team wechselten zusammen zu einem Unternehmen, um an einem Empfehlungssystem zu arbeiten. <\/p>\n<p>Wir planen, diese Aktivit\u00e4t in Zukunft durch wissenschaftliche Ver\u00f6ffentlichungen und die Teilnahme an Konferenzen im Bereich maschinelles Lernen auszubauen. Schlie\u00dfen Sie sich uns in Nowosibirsk als Teilnehmer oder Experten an \u2013 schreiben Sie an <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/t.me\/ovalur\">Ich<\/a><\/noindex> oder <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/kbrodt\">Kirill<\/a><\/noindex>. Organisieren Sie \u00e4hnliche Trainings in Ihren St\u00e4dten und Universit\u00e4ten. <\/p>\n<p>Hier ist ein kleines Handbuch, das Ihnen hilft, die ersten Schritte zu machen:<\/p>\n<ol>\n<li>Denken Sie an einen geeigneten Ort und eine Zeit f\u00fcr regelm\u00e4\u00dfige Treffen. Optimal sind 1-2 Mal pro Woche.<\/li>\n<li>Informieren Sie potenziell interessierte Teilnehmer \u00fcber das erste Treffen. Zun\u00e4chst sollten dies Studierende technischer Hochschulen und Mitglieder von ODS sein.<\/li>\n<li>Erstellen Sie einen Chat f\u00fcr die aktuelle Kommunikation: Telegram, VK, WhatsApp oder einen anderen Messenger, der den meisten angenehm ist.<\/li>\n<li>F\u00fchren Sie einen \u00f6ffentlichen Trainingsplan, eine Liste von Wettbewerben und Teilnehmern und verfolgen Sie die Ergebnisse.<\/li>\n<li>Suchen Sie in nahegelegenen Universit\u00e4ten, Forschungsinstituten oder Unternehmen nach freien Rechenressourcen oder Stipendien daf\u00fcr.<\/li>\n<li>PROFIT!<\/li>\n<\/ol>\n<p>Quelle: habr.com<\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0421\u0430\u0448\u0430 \u0438 \u044f \u043b\u044e\u0431\u043b\u044e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 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