मैंने एनएसयू में मशीन लर्निंग प्रशिक्षण का आयोजन कैसे किया

मेरा नाम साशा है और मुझे मशीन लर्निंग के साथ-साथ लोगों को पढ़ाना भी पसंद है। अब मैं कंप्यूटर साइंस सेंटर में शैक्षिक कार्यक्रमों की देखरेख करता हूं और सेंट पीटर्सबर्ग स्टेट यूनिवर्सिटी में डेटा विश्लेषण में स्नातक कार्यक्रम का निर्देशन करता हूं। इससे पहले, उन्होंने यांडेक्स में एक विश्लेषक के रूप में काम किया था, और इससे भी पहले एक वैज्ञानिक के रूप में: वह एसबी आरएएस के कंप्यूटर विज्ञान संस्थान में गणितीय मॉडलिंग में लगे हुए थे।

इस पोस्ट में मैं आपको बताना चाहता हूं कि छात्रों, नोवोसिबिर्स्क स्टेट यूनिवर्सिटी के स्नातकों और अन्य सभी के लिए मशीन लर्निंग प्रशिक्षण शुरू करने का विचार क्या आया।

मैं लंबे समय से कागल और अन्य प्लेटफार्मों पर डेटा विश्लेषण प्रतियोगिताओं की तैयारी के लिए एक विशेष पाठ्यक्रम आयोजित करना चाहता था। यह एक बढ़िया विचार प्रतीत हुआ:

• छात्र और रुचि रखने वाला कोई भी व्यक्ति सैद्धांतिक ज्ञान को व्यवहार में लागू करेगा और सार्वजनिक प्रतियोगिताओं में समस्याओं को सुलझाने में अनुभव प्राप्त करेगा।
• जो छात्र ऐसी प्रतियोगिताओं में शीर्ष पर रहते हैं, उनका आवेदकों, छात्रों और स्नातकों के लिए एनएसयू के आकर्षण पर अच्छा प्रभाव पड़ता है। खेल प्रोग्रामिंग प्रशिक्षण के साथ भी यही होता है।
• यह विशेष पाठ्यक्रम मौलिक ज्ञान को पूरी तरह से पूरक और विस्तारित करता है: प्रतिभागी स्वतंत्र रूप से मशीन लर्निंग मॉडल लागू करते हैं और अक्सर ऐसी टीमें बनाते हैं जो वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा करती हैं।
• अन्य विश्वविद्यालय पहले ही इस तरह का प्रशिक्षण आयोजित कर चुके हैं, इसलिए मुझे एनएसयू में विशेष पाठ्यक्रम की सफलता की उम्मीद थी।

Запуск

नोवोसिबिर्स्क के अकादेमगोरोडोक में ऐसे प्रयासों के लिए बहुत उपजाऊ जमीन है: कंप्यूटर साइंस सेंटर के छात्र, स्नातक और शिक्षक और मजबूत तकनीकी संकाय, उदाहरण के लिए, एफआईटी, एमएमएफ, एफएफ, एनएसयू प्रशासन का मजबूत समर्थन, एक सक्रिय ओडीएस समुदाय, अनुभवी इंजीनियर और विभिन्न आईटी कंपनियों के विश्लेषक। लगभग उसी समय, हमें अनुदान कार्यक्रम के बारे में पता चला बोटन निवेश - फंड उन टीमों का समर्थन करता है जो एमएल खेल प्रतियोगिताओं में अच्छे परिणाम दिखाते हैं।

हमें साप्ताहिक बैठकों के लिए एनएसयू में दर्शक मिले, टेलीग्राम पर एक चैट बनाई और 1 अक्टूबर को सीएस केंद्र के छात्रों और स्नातकों के साथ मिलकर लॉन्च किया। प्रथम पाठ में 19 लोग आये। उनमें से छह प्रशिक्षण में नियमित भागीदार बने। कुल मिलाकर, 31 लोग शैक्षणिक वर्ष के दौरान कम से कम एक बार बैठक में आए।

पहला परिणाम

हम लोग और मैं मिले, अनुभवों का आदान-प्रदान किया, प्रतियोगिताओं और भविष्य के लिए एक अनुमानित योजना पर चर्चा की। बहुत जल्दी हमें एहसास हुआ कि डेटा विश्लेषण प्रतियोगिताओं में स्थानों के लिए लड़ना नियमित, कठिन काम है, अवैतनिक पूर्णकालिक काम के समान, लेकिन बहुत दिलचस्प और रोमांचक 🙂 प्रतिभागियों में से एक, कागल-मास्टर मैक्सिम ने हमें पहले व्यक्तिगत रूप से प्रतियोगिताओं में आगे बढ़ने की सलाह दी , और केवल कुछ सप्ताह बाद ही जनता के स्कोर को ध्यान में रखते हुए टीमों में एकजुट हो गए। हमने यही किया! आमने-सामने प्रशिक्षण के दौरान, हमने मॉडलों, वैज्ञानिक लेखों और पायथन पुस्तकालयों की जटिलताओं पर चर्चा की और समस्याओं को एक साथ हल किया।

फ़ॉल सेमेस्टर के परिणाम कागल पर दो प्रतियोगिताओं में तीन रजत पदक थे: टीजीएस नमक की पहचान и PLAsTiCC खगोलीय वर्गीकरण. और पहले पैसे के साथ टाइपो को सही करने के लिए सीएफटी प्रतियोगिता में एक तिहाई स्थान (पैसे में, जैसा कि अनुभवी केगलर्स कहते हैं)।

विशेष पाठ्यक्रम का एक और बहुत महत्वपूर्ण अप्रत्यक्ष परिणाम एनएसयू वीकेआई क्लस्टर का लॉन्च और कॉन्फ़िगरेशन था। इसकी कंप्यूटिंग शक्ति ने हमारे प्रतिस्पर्धी जीवन में काफी सुधार किया है: 40 सीपीयू, 755 जीबी रैम, 8 एनवीडिया टेस्ला वी100 जीपीयू।

इससे पहले, हम यथासंभव सर्वोत्तम तरीके से जीवित रहे: हमने व्यक्तिगत लैपटॉप और डेस्कटॉप पर, Google Colab और Kaggle-kernels में गणना की। एक टीम के पास एक स्व-लिखित स्क्रिप्ट भी थी जो स्वचालित रूप से मॉडल को सहेजती थी और गणना को फिर से शुरू करती थी जो एक समय सीमा के कारण रुक गई थी।

वसंत सेमेस्टर में, हमने एकत्र होना, सफल निष्कर्षों का आदान-प्रदान करना और प्रतियोगिता के हमारे समाधानों के बारे में बात करना जारी रखा। नए इच्छुक प्रतिभागी हमारे पास आने लगे। वसंत सेमेस्टर के दौरान, हम कागल पर आठ प्रतियोगिताओं में एक स्वर्ण, तीन रजत और नौ कांस्य पदक जीतने में सफल रहे: Petfinder, सांतांडेर, लिंग आधारित संकल्प, व्हेल की पहचान, Quora, गूगल लैंडमार्क और अन्य, कांस्य में रेको चुनौती, चेंजलेंज>>कप में तीसरा स्थान और मशीन लर्निंग प्रतियोगिता में पहला स्थान (फिर से पैसे में) प्रोग्रामिंग चैम्पियनशिप यांडेक्स से.

प्रशिक्षण में भाग लेने वाले क्या कहते हैं

मिखाइल कारचेव्स्की
“मुझे बहुत खुशी है कि साइबेरिया में ऐसी गतिविधियाँ आयोजित की जाती हैं, क्योंकि मेरा मानना ​​है कि प्रतियोगिताओं में भाग लेना एमएल में महारत हासिल करने का सबसे तेज़ तरीका है। ऐसी प्रतियोगिताओं के लिए, हार्डवेयर स्वयं खरीदना काफी महंगा है, लेकिन यहां आप मुफ्त में आइडिया आज़मा सकते हैं।''

किरिल ब्रोड्ट
"एमएल प्रशिक्षण के आगमन से पहले, मैंने प्रशिक्षण और हिंदू प्रतियोगिताओं के अपवाद के साथ प्रतियोगिताओं में विशेष रूप से भाग नहीं लिया था: मुझे इसमें कोई मतलब नहीं दिख रहा था, क्योंकि मेरे पास एमएल के क्षेत्र में काम था, और मैं इससे परिचित था। प्रथम सेमेस्टर में मैंने एक छात्र के रूप में भाग लिया। और दूसरे सेमेस्टर से शुरू करते हुए, जैसे ही कंप्यूटिंग संसाधन उपलब्ध हुए, मैंने सोचा, क्यों न भाग लिया जाए। और इसने मुझे जकड़ लिया। कार्य, डेटा और मेट्रिक्स का आविष्कार और आपके लिए तैयार किया गया था, आगे बढ़ें और एमओ की पूरी शक्ति का उपयोग करें, अत्याधुनिक मॉडल और तकनीकों की जांच करें। यदि यह प्रशिक्षण और, उतना ही महत्वपूर्ण, कंप्यूटिंग संसाधन नहीं होता, तो मैंने इतनी जल्दी भाग लेना शुरू नहीं किया होता।

एंड्री शेवलेव
“व्यक्तिगत रूप से एमएल प्रशिक्षण ने मुझे समान विचारधारा वाले लोगों को ढूंढने में मदद की, जिनके साथ मैं मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में अपने ज्ञान को गहरा करने में सक्षम था। यह उन लोगों के लिए भी एक उत्कृष्ट विकल्प है जिनके पास स्वतंत्र रूप से विश्लेषण करने और प्रतियोगिताओं के विषय में खुद को डुबोने के लिए ज्यादा खाली समय नहीं है, लेकिन फिर भी विषय में बने रहना चाहते हैं।

हमसे जुड़ें

कागल और अन्य प्लेटफार्मों पर प्रतिस्पर्धाएं व्यावहारिक कौशल को निखारती हैं और डेटा विज्ञान के क्षेत्र में तेजी से दिलचस्प काम में बदल जाती हैं। जिन लोगों ने एक साथ किसी कठिन प्रतियोगिता में भाग लिया है वे अक्सर सहकर्मी बन जाते हैं और काम से संबंधित समस्याओं को सफलतापूर्वक हल करते रहते हैं। हमारे साथ भी ऐसा हुआ: मिखाइल कारचेव्स्की, टीम के एक दोस्त के साथ, एक सिफारिश प्रणाली पर उसी कंपनी के लिए काम करने गए।

समय के साथ, हम वैज्ञानिक प्रकाशनों और मशीन लर्निंग सम्मेलनों में भागीदारी के साथ इस गतिविधि का विस्तार करने की योजना बना रहे हैं। नोवोसिबिर्स्क में प्रतिभागियों या विशेषज्ञों के रूप में हमसे जुड़ें - लिखें मुझे या किरिल. अपने शहरों और विश्वविद्यालयों में भी इसी तरह के प्रशिक्षण का आयोजन करें।

आपको अपना पहला कदम उठाने में मदद करने के लिए यहां एक छोटी सी चीट शीट दी गई है:

1. नियमित कक्षाओं के लिए सुविधाजनक स्थान और समय पर विचार करें। इष्टतम - सप्ताह में 1-2 बार।
2. पहली बैठक के बारे में संभावित रूप से इच्छुक प्रतिभागियों को लिखें। सबसे पहले, ये तकनीकी विश्वविद्यालयों के छात्र, ओडीएस प्रतिभागी हैं।
3. समसामयिक मामलों पर चर्चा करने के लिए चैट शुरू करें: टेलीग्राम, वीके, व्हाट्सएप या अधिकांश के लिए सुविधाजनक कोई अन्य मैसेंजर।
4. सार्वजनिक रूप से सुलभ पाठ योजना, प्रतियोगिताओं और प्रतिभागियों की एक सूची बनाए रखें और परिणामों की निगरानी करें।
5. आस-पास के विश्वविद्यालयों, अनुसंधान संस्थानों या कंपनियों में इसके लिए निःशुल्क कंप्यूटिंग शक्ति या अनुदान प्राप्त करें।
6. लाभ!

स्रोत: www.habr.com