Unë quhem Sasha dhe më pëlqen mësimi i makinerive, si dhe mësimi i njerëzve. Aktualisht udhëheq programet edukative në qendrën e Shkencës Kompjuterike dhe drejtoj diplomën në analizën e të dhënave në SPbGU. Para kësaj, kam punuar si analist në Yandex, dhe më parë kam qenë shkencëtar: kam kryer modelim matematikor në IVT SO RAN.
Në këtë postim dëshiroj të tregoj se çfarë rezultati arritëm nga ideja e organizimit të trajnimëve për mësimin e makinerive për studentët, të diplomuarit e Universitetit Shtetëror të Novosibirskut dhe të gjithë dëshmitarët.
Disa kohë më parë, kisha dëshirë të organizoja një kurs të veçantë për përgatitjen për garat në analizën e të dhënave në Kaggle dhe platformat e tjera. Kjo dukej si një ide e shkëlqyer:
- Studentët dhe të gjithë dëshmitarët do të aplikonin në praktikë njohuritë teorike, duke fituar eksperiencë në zgjidhjen e problemeve në garat publike.
- Studentët që zënë vende në majat e tillë të garave ndikojnë pozitivisht në tërheqjen e aplikantëve, studentëve dhe të diplomuarve në NSU. Trajnimet për programimin sportiv ndodhin në të njëjtën mënyrë.
- Një kurs i tillë i veçantë plotëson dhe zgjeron njohuritë themelore: pjesëmarrësit realizojnë vetë modelet e mësimit të makinerive, shpesh bashkohen në ekipe që konkurrojnë në nivelin global.
- Universitete të tjera kanë kryer të tilla trajtime, kështu që kisha shpresë për suksesin e kursit të veçantë edhe në NSU.
Fillimi
NĂ« Akademgorodok tĂ« Novosibirskut, ka njĂ« terren shumĂ« tĂ« favorshĂ«m pĂ«r iniciativat e tilla: studentĂ«, tĂ« diplomuar dhe mĂ«sues tĂ« qendrĂ«s sĂ« ShkencĂ«s Kompjuterike dhe fakulteteve tĂ« forta teknike, siç janĂ« FIT, MMF, FF, mbĂ«shtetje e fuqishme nga administrata e NSU, njĂ« komunitet aktiv ODS, inxhinierĂ« dhe analistĂ« tĂ« pĂ«rvojshĂ«m nga kompani tĂ« ndryshme IT. Rreth asaj kohe, morĂ«m lajme mbi programin e granteve nga â fondi mbĂ«shtet ekipet qĂ« tregojnĂ« rezultate tĂ« mira nĂ« garat e ML sportive.
Gjetëm një audiencë në NSU për takime javore, krijuam një grup në Telegram dhe nga 1 tetori filluam së bashku me studentët dhe të diplomuarit e qendrës CS. Në seancën e parë erdhën 19 veta. Gjashtë prej tyre u bënë pjesëmarrës të rregullt të trajnimëve. Gjatë vitit akademik, 31 veta erdhën të paktën një herë në takim.
Rezultatet e para
Ne u njohĂ«m me djemtĂ«, ndĂ«rruam pĂ«rvojat, diskutuan garat dhe planin e pĂ«rafĂ«rt pĂ«r tĂ« ardhmen. ShumĂ« shpejt kuptuam se gara pĂ«r vendet nĂ« garat e analizĂ«s sĂ« tĂ« dhĂ«nave Ă«shtĂ« njĂ« punĂ« e rregullt, e ngarkuar, e ngjashme me njĂ« punĂ« me kohĂ« tĂ« plotĂ« qĂ« nuk pagohet, por Ă«shtĂ« shumĂ« interesante dhe emocionuese đ NjĂ«ri nga pjesĂ«marrĂ«sit, Kaggle-master Maksim, na kĂ«shilloi qĂ« fillimisht tĂ« avancojmĂ« nĂ« konkurset individuale, dhe vetĂ«m pas disa javĂ«sh, tĂ« bashkohemi nĂ« ekipe, duke marrĂ« parasysh skorin publik. Ne e bĂ«mĂ« kĂ«tĂ«! NĂ« trajnimet fizike diskutonim pĂ«r modelet, artikujt shkencorĂ« dhe nuancat e bibliotekave Python, duke zgjidhur problemet sĂ« bashku.
Rezultatet e semestrit të vjeshtës ishin tre argjendë në dy garat në Kaggle: dhe . Dhe një vend të tretë në konkursin CFT për korrigjimin e gabimeve me paratë e para të fituara (in the money, siç thonë kegerët e përvojshëm).
Një rezultat tjetër shumë i rëndësishëm indirekt i kursit të veçantë ishte krijimi dhe konfigurimi i klasterit VKI të NSU. Kapacitetet e tij llogaritëse përmirësuan ndjeshëm jetën tonë konkurruese: 40 CPU, 755Gb RAM, 8 GPU NVIDIA Tesla V100.
Para kësaj, mbijetuam si mundëm: llogaritëm në laptopët dhe desktopët tanë, në Google Colab dhe në Kotlin-kernels. Një ekip madje kishte një skript të shkruar vetë, i cili automatikisht ruante modelin dhe riniste llogaritjen që ishte ndalur për shkak të limitit të kohës.
Në semestrin e pranverës vazhdim të mblidhemi, ndërronim gjetjet e suksesshme dhe flisnim për zgjidhjet tona të garave. Filloi të na bashkoheshin pjesëmarrës të rinj të interesuar. Gjatë semestrit të pranverës arritëm të fitonim një ar, tre argjendë dhe nëntë bronza në tetë konkurse në Kaggle: , , , , , dhe të tjera, bronz në , vend të tretë në Changellenge>>Cup dhe vend të parë (përsëri in the money) në garën e mësimit të makinerive në nga Yandex.
ĂfarĂ« thonĂ« pjesĂ«marrĂ«sit e trajnimĂ«ve
"Jam shumë i lumtur që një aktivitet i tillë po zhvillohet këtu në Siberi, sepse mendoj se pjesëmarrja në konkurse është mënyra më e shpejtë për të zotëruar ML. Për këto konkurse pajisjet janë mjaft të shtrenjta për t'u blerë vetë, por këtu mund të provosh idetë falas."
«Para paraqitjen e trajnimeve në ML, unë nuk kam marrë pjesë në garat përveç atyre mësimore dhe atyre indike: nuk kisha ndonjë kuptim, pasi punoja në fushën e ML dhe isha i njohur me të. Gjatë semestrit të parë isha si dëgjues. Por duke filluar nga semestri i dytë, sapo u shfaqën resurset kompjuterike, mendoja, pse të mos marr pjesë. Dhe kjo më tërheq. Problemi, të dhënat dhe metrikat janë përgatitur për ty, merr dhe përdor të gjithë fuqinë e ML, kontrollo modelet dhe teknikat state-of-the-art. Nëse nuk do ishin trajnimet dhe, po ashtu e rëndësishme, resurset kompjuterike, nuk do kisha filluar së shpejti të merrja pjesë».
«Trajnimet e drejtpërdrejta të ML më ndihmuan të gjej bashkëpunëtorë me të cilët kam arritur të thelloj njohuritë e mia në fushën e mësimit të makinerive dhe analizës së të dhënave. Gjithashtu, kjo është një mundësi e shkëlqyer për ata që nuk kanë shumë kohë të lirë për të përvetësuar në mënyrë autonome dhe për të hyrë në temat e garave, por prapëseprapë duan të jenë në lidhej.».
Bashkohuni me ne
Garashët në Kaggle dhe platforma të tjera përmirësojnë aftësitë praktike dhe shpejt konvertohen në punë interesante në fushën e shkencës së të dhënave. Njerëzit që janë marrë pjesë së bashku në gara të vështira shpesh bëhen kolegë dhe vazhdojnë të zgjidhin detyra të tjera të punës. Kjo ka ndodhur edhe me ne: Mikhail Karchveski dhe një shok nga ekipi kaluan në punë në të njëjtën kompani për një sistem rekomandues.
Me kalimin e kohĂ«s, ne planifikojmĂ« tĂ« zgjerojmĂ« kĂ«tĂ« aktivitet me publikime shkencore dhe pjesĂ«marrje nĂ« konferenca pĂ«r mĂ«simin e makinerive. Bashkohuni me ne si pjesĂ«marrĂ«s ose ekspertĂ« nĂ« Novosibirsk â shkruani ose . Organizoni trajtime tĂ« ngjashme nĂ« qytetet dhe universitetet tuaja.
Ja një shënim i vogël, që do t'ju ndihmojë të bëni hapat e parë:
- Mendoni njĂ« vend dhe kohĂ« tĂ« pĂ«rshtatshme pĂ«r takimet e rregullta. Optimumi â 1-2 herĂ« nĂ« javĂ«.
- Shkruani pjesëmarrësve të mundshëm për takimin e parë. Në radhë të parë, këta janë studentë të universiteteve teknike, pjesëmarrës të ODS.
- Krijoni një chat për diskutimin e çështjeve aktuale: Telegram, VK, WhatsApp ose çdo mesazh tjetër të përshtatshëm për shumicën.
- Merrni një plan të hapur të aktivitetit, lista e garave dhe pjesëmarrësve, ndihmoni në ndjekjen e rezultateve.
- Në universitetet e afërta, institute shkencore ose kompani, gjeni burime kompjuterike të lira ose grante për to.
- PROFIT!
Burimi: habr.com
