Conas a d'eagraigh mé oiliúint meaisínfhoghlama ag NSU

Sasha is ainm dom agus is breá liom meaisínfhoghlaim chomh maith le daoine a mhúineadh. Anois déanaim maoirseacht ar chláir oideachais ag an Ionad Eolaíochta Ríomhaireachta agus stiúrann mé clár an bhaitsiléara in anailís sonraí ag Ollscoil Stáit St Petersburg. Roimhe sin, d'oibrigh sé mar anailísí ag Yandex, agus fiú níos luaithe mar eolaí: bhí sé ag gabháil do shamhaltú matamaitice ag an Institiúid na hEolaíochta Ríomhaireachta an SB RAS.

Sa phost seo ba mhaith liom a insint duit cad a tháinig ar an smaoineamh oiliúint meaisínfhoghlama a sheoladh do mhic léinn, céimithe Ollscoil Stáit Novosibirsk agus gach duine eile.

Conas a d'eagraigh mé oiliúint meaisínfhoghlama ag NSU

Ba mhaith liom le fada an lá cúrsa speisialta a eagrú ar ullmhú do chomórtais anailíse sonraí ar Kaggle agus ardáin eile. Ba smaoineamh iontach é seo:

  • Cuirfidh mic léinn agus aon duine a bhfuil suim acu eolas teoiriciúil i bhfeidhm go praiticiúil agus gheobhaidh siad taithí ar fhadhbanna a réiteach i gcomórtais phoiblí.
  • Bíonn tionchar maith ag mic léinn a n-áitíonn an barr i gcomórtais dá leithéid ar tharraingteacht NSU d’iarratasóirí, do mhic léinn agus do chéimithe. Tarlaíonn an rud céanna le hoiliúint cláir spóirt.
  • Comhlánaíonn agus leathnaíonn an cúrsa speisialta seo eolas bunúsach go foirfe: cuireann rannpháirtithe samhlacha meaisínfhoghlama i bhfeidhm go neamhspleách agus is minic a chruthaíonn siad foirne a théann san iomaíocht ar an leibhéal domhanda.
  • Bhí oiliúint den sórt sin déanta ag ollscoileanna eile cheana féin, agus mar sin bhí súil agam go n-éireodh leis an gcúrsa speisialta ag NSU.

Seoladh

Tá talamh an-thorthúil ag Akademgorodok Novosibirsk le haghaidh iarrachtaí den sórt sin: mic léinn, céimithe agus múinteoirí an Ionaid Ríomheolaíochta agus dámha teicniúla láidre, mar shampla, FIT, MMF, FF, tacaíocht láidir ó riarachán NSU, pobal gníomhach ODS, innealtóirí le taithí. agus anailísithe ó chuideachtaí éagsúla TF. Timpeall an ama chéanna, d’fhoghlaimíomar faoin gclár deontais ó Infheistíochtaí Botan — tacaíonn an ciste le foirne a léiríonn torthaí maithe i gcomórtais spóirt ML.

Fuair ​​​​muid lucht féachana ag NSU le haghaidh cruinnithe seachtainiúla, chruthaigh muid comhrá ar Telegram, agus seoladh é ar 1 Deireadh Fómhair in éineacht le mic léinn agus céimithe an ionaid CS. Tháinig 19 duine go dtí an chéad cheacht. Bhí seisear acu ina rannpháirtithe rialta san oiliúint. San iomlán, tháinig 31 duine chuig an gcruinniú ar a laghad uair amháin le linn na bliana acadúla.

Céad torthaí

Bhuail na guys agus mé le chéile, mhalartaíodh eispéiris, phléigh comórtais agus plean garbh don todhchaí. Go tapa thuig muid go bhfuil troid ar son áiteanna i gcomórtais anailíse sonraí ina obair rialta, grueling, cosúil le hobair lánaimseartha gan phá, ach an-suimiúil agus spreagúil 🙂 Mhol duine de na rannpháirtithe, Kaggle-master Maxim, dúinn dul chun cinn ar dtús i gcomórtais ina n-aonar. , agus gan ach cúpla seachtain ina dhiaidh sin aontú i bhfoirne, ag cur scór an phobail san áireamh. Sin a rinne muid! Le linn na hoiliúna duine le duine, phléamar múnlaí, ailt eolaíocha, agus casta leabharlann Python, agus réitigh muid fadhbanna le chéile.

Ba iad torthaí an tseimeastair titim ná trí bhonn airgid in dhá chomórtas ar Kaggle: Aitheantas Salann TGS и Aicmiú Réalteolaíoch PLAsTiCC. Agus áit an tríú háit sa chomórtas CFT chun typos a cheartú leis an gcéad airgead a bhuaigh (mar a deir keglers taithí).

Toradh indíreach an-tábhachtach eile a bhí ar an gcúrsa speisialta ná seoladh agus cumraíocht bhraisle NSU VKI. Chuir a chumhacht ríomhaireachta feabhas suntasach ar ár saol iomaíoch: 40 LAP, 755Gb RAM, 8 GPU NVIDIA Tesla V100.

Conas a d'eagraigh mé oiliúint meaisínfhoghlama ag NSU

Roimhe sin, tháinig muid slán mar ab fhearr a d’fhéadfaimis: rinneamar ríomh ar ríomhairí glúine pearsanta agus ar ríomhairí deisce, in Google Colab agus in Kaggle-kernels. Bhí script féinscríofa ag foireann amháin fiú a shábháil an tsamhail go huathoibríoch agus a d'atosaigh an ríomh a stopadh mar gheall ar theorainn ama.

I seimeastar an earraigh, leanamar orainn ag bailiú, ag malartú torthaí rathúla agus ag caint ar ár réitigh don chomórtas. Thosaigh rannpháirtithe leasmhara nua ag teacht chugainn. Le linn sheimeastar an earraigh, d’éirigh linn ór amháin, trí airgead agus naoi gcré-umha a ghlacadh in ocht gcomórtas ar Kaggle: Aimsitheoir Peataí, Santander, Rún inscne, Aitheantas Míolta Móra, Quora, Sainchomharthaí Tíre Google agus daoine eile, cré-umha i Dúshlán Recco, an tríú háit in Changellenge >> Corn agus an chéad áit (arís san airgead) sa chomórtas meaisínfhoghlama ag craobhchomórtais cláir ó Yandex.

Cad a deir rannpháirtithe oiliúna

Mikhail Karchevsky
“Táim thar a bheith sásta go ndéantar gníomhaíochtaí den sórt sin anseo sa tSibéir, mar creidim gurb é rannpháirtíocht i gcomórtais an bealach is tapúla chun máistreacht a fháil ar ML. I gcás comórtais den sórt sin, tá na crua-earraí costasach go leor le ceannach duit féin, ach anseo is féidir leat triail a bhaint as smaointe saor in aisce.”

Kirill Brodt
“Roimh theacht na hoiliúna ML, ní raibh mé rannpháirteach go háirithe i gcomórtais cé is moite de chomórtais traenála agus Hindu: ní fhaca mé an pointe seo, mar go raibh mé ag obair i réimse an ML, agus bhí mé eolach air. An chéad seimeastar a d’fhreastail mé mar mhac léinn. Agus ag tosú ón dara seimeastar, a luaithe a bhí acmhainní ríomhaireachta ar fáil, shíl mé, cén fáth nach nglacfaí páirt. Agus fuair sé hooked dom. Ceapadh agus ullmhaíodh an tasc, na sonraí agus an mhéadracht duit, téigh ar aghaidh agus bain úsáid as cumhacht iomlán MO, seiceáil na samhlacha agus na teicnící nua-aimseartha. Murach an oiliúint agus, chomh tábhachtach céanna, na hacmhainní ríomhaireachta, ní bheinn tosaithe ag glacadh páirte go luath.”

Andrey Shevelev
“Chabhraigh oiliúint phearsanta ML liom daoine den aon mheon a aimsiú, lena raibh mé in ann m’eolas i réimse na meaisínfhoghlama agus na hanailíse sonraí a dhoimhniú. Is rogha iontach é seo freisin dóibh siúd nach bhfuil mórán ama acu chun anailís neamhspleách a dhéanamh agus iad féin a thumadh in ábhar na gcomórtas, ach atá fós ag iarraidh a bheith san ábhar.”

bheith linn

Cothaíonn comórtais ar Kaggle agus ardáin eile scileanna praiticiúla agus déantar obair shuimiúil i réimse na heolaíochta sonraí go tapa. Is minic a bhíonn daoine a ghlac páirt i gcomórtas deacair le chéile ina gcomhghleacaithe agus leanann siad ag réiteach fadhbanna a bhaineann leis an obair go rathúil. Tharla sé seo dúinn freisin: chuaigh Mikhail Karchevsky, mar aon le cara ón bhfoireann, ag obair don chuideachta chéanna ar chóras molta.

Le himeacht ama, tá sé beartaithe againn an ghníomhaíocht seo a leathnú le foilseacháin eolaíocha agus rannpháirtíocht i gcomhdhálacha meaisínfhoghlama. Bí linn mar rannpháirtithe nó saineolaithe i Novosibirsk - scríobh domCirill. Eagraigh oiliúint den chineál céanna i do chathracha agus ollscoileanna.

Seo bileog cheat beag chun cabhrú leat do chéad chéimeanna a ghlacadh:

  1. Smaoinigh ar áit agus am áisiúil le haghaidh ranganna rialta. Barrmhaith - 1-2 huaire sa tseachtain.
  2. Scríobh chuig rannpháirtithe a bhféadfadh suim a bheith acu faoin gcéad chruinniú. Ar an gcéad dul síos, is mic léinn ollscoileanna teicniúla, rannpháirtithe ODS iad seo.
  3. Cuir tús le comhrá chun cúrsaí reatha a phlé: Telegram, VK, WhatsApp nó aon teachtaire eile atá áisiúil don chuid is mó.
  4. Plean ceachta atá inrochtana don phobal a choinneáil, liosta de na comórtais agus na rannpháirtithe, agus monatóireacht a dhéanamh ar na torthaí.
  5. Faigh cumhacht ríomhaireachta in aisce nó deontais dó in ollscoileanna, in institiúidí taighde nó i gcomhlachtaí in aice láimhe.
  6. PROFIT!

Foinse: www.habr.com

Add a comment