ProHoster > Blogs > interneta ziņas > Kā es organizēju maŔīnmācÄ«bas apmācÄ«bu NSU

Kā es organizēju maŔīnmācÄ«bas apmācÄ«bu NSU

Mani sauc SaÅ”a, un man patÄ«k maŔīnmācÄ«ba, kā arÄ« mācÄ«t cilvēkus. Tagad es vadu izglÄ«tÄ«bas programmas Datorzinātņu centrā un vadu datu analÄ«zes bakalaura programmu Sanktpēterburgas Valsts universitātē. Pirms tam viņŔ strādāja par analÄ«tiÄ·i Yandex un vēl agrāk par zinātnieku: viņŔ nodarbojās ar matemātisko modelÄ“Å”anu SB RAS Datorzinātņu institÅ«tā.

Å ajā ierakstā es vēlos jums pastāstÄ«t, kas radās no idejas par maŔīnmācÄ«bas apmācÄ«bu studentiem, Novosibirskas Valsts universitātes absolventiem un visiem pārējiem.

Kā es organizēju maŔīnmācÄ«bas apmācÄ«bu NSU

Jau sen esmu vēlējies noorganizēt Ä«paÅ”u kursu par sagatavoÅ”anos datu analÄ«zes sacensÄ«bām Kaggle un citās platformās. Å Ä« Ŕķita lieliska ideja:

  • Studenti un ikviens interesents pielietos teorētiskās zināŔanas praksē un gÅ«s pieredzi problēmu risināŔanā publiskos konkursos.
  • Studenti, kuri Ŕādos konkursos ieņem augstāko vietu, labi ietekmē NSU pievilcÄ«bu reflektantiem, studentiem un absolventiem. Tas pats notiek ar sporta programmÄ“Å”anas apmācÄ«bu.
  • Å is Ä«paÅ”ais kurss lieliski papildina un paplaÅ”ina pamatzināŔanas: dalÄ«bnieki patstāvÄ«gi Ä«steno maŔīnmācÄ«Å”anās modeļus un bieži veido komandas, kas sacenÅ”as globālā lÄ«menÄ«.
  • Citas augstskolas jau bija veikuÅ”as Ŕādas apmācÄ«bas, tāpēc cerēju uz NSU speciālā kursa panākumiem.

Š—Š°ŠæусŠŗ

Novosibirskas Akademgorodok ir ļoti labvēlÄ«ga augsne Ŕādiem centieniem: Datorzinātņu centra studenti, absolventi un skolotāji un spēcÄ«gas tehniskās fakultātes, piemēram, FIT, MMF, FF, spēcÄ«gs NSU administrācijas atbalsts, aktÄ«va ODS kopiena, pieredzējuÅ”i inženieri. un dažādu IT uzņēmumu analÄ«tiÄ·i. Aptuveni tajā paŔā laikā mēs uzzinājām par grantu programmu no Botāniskie ieguldÄ«jumi ā€” fonds atbalsta komandas, kuras uzrāda labus rezultātus ML sporta sacensÄ«bās.

Mēs atradām NSU auditoriju iknedēļas sanāksmēm, izveidojām tērzÄ“Å”anu Telegram un 1. oktobrÄ« uzsākām kopā ar CS centra studentiem un absolventiem. Uz pirmo nodarbÄ«bu ieradās 19 cilvēki. SeÅ”i no viņiem kļuva par regulāriem apmācÄ«bu dalÄ«bniekiem. Kopumā mācÄ«bu gada laikā vismaz vienu reizi uz tikÅ”anos ieradās 31 cilvēks.

Pirmie rezultāti

Mēs ar puiÅ”iem tikāmies, apmainÄ«jāmies pieredzē, pārrunājām konkursus un aptuveno nākotnes plānu. Diezgan ātri sapratām, ka cīņa par vietām datu analÄ«zes konkursos ir regulārs, nogurdinoÅ”s darbs, lÄ«dzÄ«gs neapmaksātam pilnas slodzes darbam, taču ļoti interesants un aizraujoÅ”s šŸ™‚ Viens no dalÄ«bniekiem, Kaggle-meistars Maksims, mums ieteica vispirms izvirzÄ«ties sacensÄ«bās individuāli , un tikai dažas nedēļas vēlāk apvienoties komandās, ņemot vērā publisko punktu skaitu. To mēs izdarÄ«jām! ApmācÄ«bā klātienē apspriedām modeļus, zinātniskos rakstus un Python bibliotēku smalkumus un kopÄ«gi risinājām problēmas.

Rudens semestra rezultāti bija trÄ«s sudraba medaļas divās sacensÄ«bās Kaggle: TGS sāls identifikācija Šø PLAsTiCC astronomiskā klasifikācija. Un viena treŔā vieta CFT konkursā par drukas kļūdu laboÅ”anu ar pirmo izcÄ«nÄ«to naudu (naudā, kā saka pieredzējuÅ”ie kegleri).

Vēl viens ļoti svarÄ«gs speciālā kursa netieÅ”ais rezultāts bija NSU VKI klastera palaiÅ”ana un konfigurÄ“Å”ana. Tā skaitļoÅ”anas jauda ir ievērojami uzlabojusi mÅ«su konkurētspēju: 40 CPU, 755 Gb RAM, 8 NVIDIA Tesla V100 GPU.

Kā es organizēju maŔīnmācÄ«bas apmācÄ«bu NSU

Pirms tam mēs izdzÄ«vojām, cik labi varējām: rēķinājām uz personÄ«gajiem klēpjdatoriem un galddatoriem, Google Colab un Kaggle kodolos. Vienai komandai pat bija paÅ”as rakstÄ«ts skripts, kas automātiski saglabāja modeli un atsāka aprēķinu, kas bija apstājies laika ierobežojuma dēļ.

Pavasara semestrÄ« turpinājām pulcēties, apmainÄ«ties ar veiksmÄ«giem atklājumiem un runāt par saviem konkursa risinājumiem. Pie mums sāka nākt jauni interesenti. Pavasara semestrÄ« Kaggle astoņās sacensÄ«bās izdevās iegÅ«t vienu zeltu, trÄ«s sudrabus un deviņas bronzas: PetFinder, Santander, Dzimumu izŔķirtspēja, Vaļu identifikācija, Quora, Google orientieri un citi, bronza in Recco izaicinājums, treŔā vieta Changellenge>>Kausā un pirmā vieta (atkal naudā) maŔīnmācÄ«bas sacensÄ«bās plkst. programmÄ“Å”anas čempionāts no Yandex.

Ko saka apmācību dalībnieki

Mihails Karčevskis
ā€œMan ir liels prieks, ka Ŕādas aktivitātes tiek veiktas tepat SibÄ«rijā, jo uzskatu, ka piedalÄ«Å”anās sacensÄ«bās ir ātrākais veids, kā apgÅ«t ML. Šādiem konkursiem aparatÅ«ru ir diezgan dārgi iegādāties paÅ”am, bet Å”eit var izmēģināt idejas bez maksas.ā€

Kirils Brodts
ā€œPirms ML treniņu parādÄ«Å”anās es Ä«paÅ”i nepiedalÄ«jos sacensÄ«bās, izņemot treniņus un hinduistu sacensÄ«bas: es tam neredzēju jēgu, jo man bija darbs ML jomā un man tas bija pazÄ«stams. Pirmo semestri apmeklēju kā students. Un sākot ar otro semestri, tiklÄ«dz kļuva pieejami skaitļoÅ”anas resursi, nodomāju, kāpēc gan nepiedalÄ«ties. Un tas mani aizrāva. Uzdevums, dati un metrika tika izgudroti un sagatavoti jums, turpiniet un izmantojiet visu MO jaudu, pārbaudiet jaunākos modeļus un metodes. Ja nebÅ«tu apmācÄ«bas un, kas ir tikpat svarÄ«gi, skaitļoÅ”anas resursi, es drÄ«z nebÅ«tu sācis piedalÄ«ties.

Andrejs Ševeļevs
ā€œKlātes apmācÄ«bas ML palÄ«dzēja man atrast domubiedrus, ar kuriem kopā varēju padziļināt zināŔanas maŔīnmācÄ«bas un datu analÄ«zes jomā. Tas ir arÄ« lielisks variants tiem, kam nav daudz brÄ«va laika patstāvÄ«gi analizēt un iedziļināties sacensÄ«bu tēmā, bet tomēr vēlas bÅ«t tēmā.

Pievienojies mums

Konkursi Kaggle un citās platformās uzlabo praktiskās iemaņas un ātri pārvērÅ”as interesantā darbā datu zinātnes jomā. Cilvēki, kuri kopā piedalÄ«juÅ”ies sarežģītā konkursā, nereti kļūst par kolēģiem un turpina veiksmÄ«gi risināt ar darbu saistÄ«tas problēmas. Tā notika arÄ« ar mums: Mihails Karčevskis kopā ar draugu no komandas devās strādāt tajā paŔā uzņēmumā pēc ieteikumu sistēmas.

Laika gaitā mēs plānojam paplaÅ”ināt Å”o darbÄ«bu, publicējot zinātniskas publikācijas un piedaloties maŔīnmācÄ«bas konferencēs. Pievienojieties mums kā dalÄ«bniekiem vai ekspertiem Novosibirskā - rakstiet mani vai Kirils. Organizējiet lÄ«dzÄ«gas apmācÄ«bas savās pilsētās un universitātēs.

Å eit ir neliela krāpÅ”anās lapa, kas palÄ«dzēs spert pirmos soļus:

  1. Apsveriet ērtu vietu un laiku regulārām nodarbībām. Optimāli - 1-2 reizes nedēļā.
  2. Rakstiet potenciāli ieinteresētajiem dalÄ«bniekiem par pirmo tikÅ”anos. Pirmkārt, tie ir tehnisko augstskolu studenti, ODS dalÄ«bnieki.
  3. Sāciet tērzÄ“Å”anu, lai apspriestu aktuālos jautājumus: Telegram, VK, WhatsApp vai jebkuru citu vairumam ērtu kurjeru.
  4. Saglabājiet publiski pieejamu stundu plānu, sacensību un dalībnieku sarakstu un uzraugiet rezultātus.
  5. Atrodiet bezmaksas skaitļoÅ”anas jaudu vai dotācijas tai tuvējās universitātēs, pētniecÄ«bas institÅ«tos vai uzņēmumos.
  6. IENĀKUMS!

Avots: www.habr.com

Pievieno komentāru