Navê min Sasha ye û ez ji fêrbûna makîneyê û hem jî hînkirina mirovan hez dikim. Niha ez çavdêriya bernameyên perwerdehiyê li Navenda Zanistên Kompîturê dikim û derhêneriya lîsansê di analîza daneyan de li Zanîngeha Dewletê ya St. Berî wê, ew li Yandex-ê wekî analîstek xebitî, û hîn berê jî wekî zanyarek: ew li Enstîtuya Zanistiya Komputerê ya SB RAS bi modela matematîkî ve mijûl bû.
Di vê postê de ez dixwazim ji we re vebêjim ka çi ji ramana destpêkirina perwerdehiya fêrbûna makîneyê ji bo xwendekar, mezûnên Zanîngeha Dewleta Novosibirsk û her kesê din hat.
Min demek dirêj dixwest ku ez qursek taybetî li ser amadekirina pêşbaziyên analîzkirina daneyê li ser Kaggle û platformên din organîze bikim. Ev wekî ramanek mezin xuya bû:
- Xwendekar û her kesê eleqedar dê zanîna teorîkî di pratîkê de bicîh bîne û di pêşbaziyên giştî de di çareserkirina pirsgirêkan de ezmûnê bi dest bixin.
- Xwendekarên ku di pêşbaziyên weha de di serî de cih digirin bandorek baş li ser balkêşiya NSU ji bo serlêder, xwendekar û mezûnan heye. Heman tişt bi perwerdehiya bernameya werzîşê jî dibe.
- Vê qursa taybetî bi tevahî zanîna bingehîn temam dike û berfireh dike: beşdaran bi rengek serbixwe modelên fêrbûna makîneyê bicîh dikin û bi gelemperî tîmên ku di asta gerdûnî de pêşbaziyê dikin ava dikin.
- Zanîngehên din jixwe perwerdehiyek wusa pêk anîbûn, ji ber vê yekê min hêviya serkeftina qursa taybetî ya li NSU kir.
Berdaye
Akademgorodok ya Novosibirsk ji bo hewildanên weha xwedan zemînek pir berdar e: xwendekar, mezûn û mamosteyên Navenda Zanistiya Kompîturê û fakulteyên teknîkî yên bihêz, mînakî, FIT, MMF, FF, piştgirîya xurt a rêveberiya NSU, civatek ODS-ê ya çalak, endezyarên pispor. û analîstên ji pargîdaniyên cihêreng ên IT. Di heman demê de, em ji bernameya alîkariyê fêr bûn - fona tîmên ku di pêşbaziyên werzîşê yên ML de encamên baş nîşan didin piştgirî dike.
Me li NSU ji bo civînên heftane temaşevanek dît, li ser Telegram sohbetek çêkir, û di 1ê Cotmehê de bi xwendekar û mezûnên navenda CS re dest pê kir. 19 kes hatin dersa ewil. Ji wan 31 kes bûn beşdarên asayî yên perwerdeyê. Bi giştî di sala perwerdehiyê de herî kêm carekê XNUMX kes hatin civînê.
Encamên pêşîn
Min û xortan hev dît, serpêhatî pevguhert, pêşbazî û plansaziyek ji bo pêşerojê nîqaş kirin. Pir zû me fêm kir ku di pêşbaziyên analîzkirina daneyan de şerkirina cîhan bi rêkûpêk, karekî dijwar e, dişibihe xebata tam-demê ya bêpere, lê pir balkêş û heyecan e 🙂 Yek ji beşdaran, Kaggle-master Maxim, ji me re şîret kir ku em pêşî di pêşbaziyan de bi ferdî pêş bikevin. , û tenê çend hefte şûnda di tîmên yekbûyî de bibin yek, ku hesabê gelemperî bigirin. Ya ku me kir ev e! Di dema perwerdehiya rû bi rû de, me model, gotarên zanistî, û tevliheviyên pirtûkxaneyên Python nîqaş kirin, û pirsgirêk bi hev re çareser kirin.
Encamên nîvsala payizê di du pêşbirkên li ser Kaggle de sê madalyayên zîv bûn: и . Û di pêşbaziya CFT-ê de cîhê sêyemîn ji bo rastkirina tîpên bi pereyê yekem ku bi dest xistiye (di drav de, wekî keglerên bi ezmûn dibêjin).
Encamek din a nerasterast a pir girîng a qursa taybetî destpêkirin û veavakirina koma NSU VKI bû. Hêza wê ya hesabkirinê jiyana meya pêşbaziyê bi girîngî baştir kiriye: 40 CPU, 755 Gb RAM, 8 GPU NVIDIA Tesla V100.
Beriya wê, em bi qasî ku ji destê me dihat em xilas bûn: me li ser laptop û sermaseyên kesane, di Google Colab û di Kaggle-kernelan de hesab dikir. Tîmek tewra xwedan skrîptek xwe-nivîsandî bû ku bixweber model xilas kir û hesabê ku ji ber sînorek dem rawestiyabû ji nû ve dest pê kir.
Di nîvsala biharê de, me berdewam kir ku em li hev kom bibin, encamên serketî biguhezînin û li ser çareseriyên xwe yên pêşbaziyê biaxivin. Beşdarên nû yên eleqedar dest bi hatina me kirin. Di nîvsala biharê de, me di heşt pêşbaziyên li ser Kaggle de yek zêr, sê zîv û neh bronz girt: , , , , , û yên din, tûnc in , di pêşbaziya fêrbûna makîneyê de cîhê sêyemîn di Changellenge>> Cup û yekem (dîsa di drav de) de ji Yandex.
Beşdarên perwerdeyê çi dibêjin
"Ez pir kêfxweş im ku çalakiyên weha li vir li Sîbîryayê têne kirin, ji ber ku ez bawer dikim ku beşdarbûna pêşbaziyan riya herî bilez e ku meriv ML-yê bidest bixe. Ji bo pêşbaziyên weha, hardware pir biha ye ku meriv xwe bikire, lê li vir hûn dikarin ramanan belaş biceribînin.
"Berî hatina perwerdehiya ML, ez bi taybetî beşdarî pêşbirkan nebûm ji bilî perwerdehiyê û pêşbaziyên Hindû: Min wateya vê yekê nedît, ji ber ku di warê ML de karek min hebû, û min pê nas dikir. Sersala yekem ez wek xwendekar beşdar bûm. Û ji nîvsala duyemîn dest pê kir, gava ku çavkaniyên komputerê peyda bûn, ez fikirîm, çima beşdar nabim. Û wê ez hejandim. Kar, dane û metrîkên ji bo we hatine vedîtin û amade kirin, pêşde biçin û hêza tevahî MO bikar bînin, model û teknîkên herî nûjen kontrol bikin. Ger ne ji perwerdehiyê bûya û, ya herî girîng, çavkaniyên komputerê, min ê di demek nêzîk de dest bi beşdariyê nekira.”
"Perwerdehiya ML-ya kesane ji min re bû alîkar ku mirovên hemfikir bibînim, bi wan re ku min karî zanîna xwe di warê fêrbûna makîneyê û analîzkirina daneyê de kûr bikim. Di heman demê de ev vebijarkek hêja ye ji bo kesên ku pir wextê wan ê vala tune ku serbixwe analîz bikin û xwe di mijara pêşbaziyan de bihelînin, lê dîsa jî dixwazin di mijarê de bin.
tevlî me bibin
Pêşbaziyên li ser Kaggle û platformên din jêhatîbûnên pratîkî çêdikin û di warê zanistiya daneyê de zû vediguherin karên balkêş. Kesên ku bi hev re beşdarî pêşbaziyek dijwar bûne, pir caran dibin hevkar û bi serfirazî çareserkirina pirsgirêkên xebatê didomînin. Ev bi me re jî hat: Mikhail Karchevsky, bi hevalek ji tîmê re, li ser pergalek pêşniyarê ji bo heman pargîdaniyê xebitîn.
Bi demê re, em plan dikin ku vê çalakiyê bi weşanên zanistî û beşdarî konferansên fêrbûna makîneyê berfireh bikin. Wekî beşdar an pisporên li Novosibirsk beşdarî me bibin - binivîsin an . Li bajar û zanîngehên xwe perwerdehiya bi vî rengî organîze bikin.
Li vir kaxezek piçûk heye ku ji we re bibe alîkar ku hûn gavên xwe yên yekem bavêjin:
- Ji bo dersên birêkûpêk cîh û demek guncan bifikirin. Bi çêtirîn - hefteyek 1-2 caran.
- Di derbarê civîna yekem de ji beşdarên potansiyel eleqedar re binivîsin. Berî her tiştî, ev xwendekarên zanîngehên teknîkî, beşdarên ODS ne.
- Ji bo nîqaşkirina karûbarên heyî danûstendinek dest pê bikin: Telegram, VK, WhatsApp an peyamberek din a ku ji bo piran hêsan e.
- Planek dersê ya bi gelemperî, navnîşek pêşbazî û beşdaran biparêzin, û encaman bişopînin.
- Ji bo wê li zanîngehên nêzîk, enstîtûyên lêkolînê an pargîdaniyên hêzek hesabker an bexşeyên belaş bibînin.
- PROFIT!
Çavkanî: www.habr.com