Më quajnë Sasha dhe kam një pasion për mësimin e makinerisë, si dhe për edukimin e njerëzve. Tani drejtoj programe edukative në qendrën e Shkencave Kompjuterike dhe udhëheq diplomimin në analizën e të dhënave në SPbGU. Para kësaj kam punuar si analist në Yandex, dhe më herët kam qenë shkencëtar, duke u marrë me modelimin matematikor në IVT RAS.
Në këtë post dëshiroj të flas për atë që ka dalë nga ideja e nisjes së trajnimeve për mësimin e makinerisë për studentët, absolventët e Universitetit të Shtetit Novosibirsk dhe të gjithë të interesuarit.
Kohë më parë kam pasur dëshirë të organizoj një kurs special për përgatitjen për kompeticionet në analizën e të dhënave në Kaggle dhe platforma të tjera. Kjo dukej si një ide e shkëlqyer:
- Studentët dhe të gjithë të interesuarit do të aplikojnë në praktikë njohuritë teorike, do të fitojnë përvojë në zgjidhjen e problemeve në kompeticionet publike.
- Studentët që arrijnë vende në kreun e këtyre kompeticioneve ndihmojnë shumë në tërheqjen e studentëve të rinj në NSU, si dhe në mbështetje për absolventët. Me trajnime për programimin sportiv ndodhin të njëjtat efekte.
- Ky kurs special kompleton dhe zgjerohet njohuritë themelore: pjesëmarrësit realizojnë vetë modelet e mësimit të makinerisë, shpesh bashkëpunojnë në ekipe që konkurrojnë në nivelin botëror.
- Universitete të tjera kanë zhvilluar tashmë këto trajnime, prandaj shpresoja për suksesin e kursit special edhe në NSU.
Nisja
NĂ« Akademgorodok tĂ« Novosibirskut ka njĂ« klimĂ« shumĂ« tĂ« favorshme pĂ«r iniciativa tĂ« tilla: studentĂ«, absolventĂ« dhe pedagogĂ« tĂ« qendrĂ«s sĂ« Shkencave Kompjuterike si dhe fakulteteve tĂ« forta teknike, pĂ«r shembull, FIT, MMF, FF, mbĂ«shtetje e fuqishme nga administrata e NSU, njĂ« komunĂ« aktive ODS, inxhinierĂ« dhe analistĂ« tĂ« pĂ«rvojĂ« nga kompani tĂ« ndryshme IT. Diku rreth atij momenti ne u informuam pĂ«r programin e granteve nga â fondi mbĂ«shtet ekipet qĂ« tregojnĂ« rezultate tĂ« mira nĂ« kompeticione tĂ« mĂ«simit tĂ« makinerisĂ« sportiv.
Gjetëm një audiencë në NSU për takime javore, krijuam një grup në Telegram dhe që nga 1 tetori filluam së bashku me studentët dhe absolventët e qendrës CS. Në mësimin e parë erdhën 19 persona. Gjashtë nga ata u bënë pjesëmarrës të rregullt në trajnime. Gjatë vitit shkollor, 31 persona e vizituan takimin të paktën një herë.
Rezultatet e para
Kam unĂ« dhe shokĂ«t e mi u njohĂ«m, shkĂ«mbyem pĂ«rvoja, diskutuam mbi garat dhe njĂ« plan tĂ« pĂ«rgjithshĂ«m pĂ«r tĂ« ardhmen. Shpejt kuptuam se gara pĂ«r vendet nĂ« garat e analizĂ«s sĂ« tĂ« dhĂ«nave Ă«shtĂ« njĂ« punĂ« e rregullt dhe e lodhshme, e ngjashme me njĂ« punĂ« me kohĂ« tĂ« plotĂ« qĂ« nuk paguhet, por shumĂ« interesante dhe emocionuese đ NjĂ« nga pjesĂ«marrĂ«sit, masteri i Kaggle Maximi, na kĂ«shilloi qĂ« tĂ« pĂ«rparonim fillimisht nĂ« gara individuale dhe vetĂ«m pas disa javĂ«sh tĂ« bashkoheshim nĂ« ekipe, duke marrĂ« parasysh rezultatin publik. KĂ«shtu e bĂ«mĂ«! NĂ« stĂ«rvitjet fizike diskutuam modele, artikuj shkencorĂ« dhe hollĂ«si tĂ« bibliotekave Python, zgjidhnim problemet sĂ« bashku.
Rezultatet e semestrit të vjeshtës ishin tre argjendë në dy garat në Kaggle: dhe . Dhe një vend i tretë në konkursin CFT për korrigjimin e gabimeve me paratë e para të fituara (in the money, siç thonë keglerët me përvojë).
Një rezultat tjetër shumë i rëndësishëm indirekt i kursit të specializuar ishte lançimi dhe konfigurimi i klasterit VKI NGU. Kapacitetet e tij llogaritëse ndjeshëm përmirësuan jetën tonë në garë: 40 CPU, 755Gb RAM, 8 GPU NVIDIA Tesla V100.
Para kësaj ne mbijetuam si mundëm: llogaritëm në laptopët dhe desktopët tanë, në Google Colab dhe në Kaggle-kernels. Një ekip madje kishte një skript të shkruar nga vetë që automatikisht ruante modelin dhe rilatonte llogaritjet e ndaluara për shkak të kufijve të kohës.
Në semestrin e pranverës vazhduam të mblidhemi, të shkëmbenim zbulimet e suksesshme dhe të tregojmë zgjidhjet tona për garat. Filluan të vinin pjesëmarrës të rinj të interesuar. Gjatë semestrit të pranverës arritëm të merrnim një ar, tre argjendë dhe nëntë bronza në tetë gara në Kaggle: , , , , , dhe të tjera, bronz në , vendi i tretë në Changellenge>>Cup dhe vendi i parë (sërish in the money) në garën për mësimin e makinave në nga Yandex.
ĂfarĂ« thonĂ« pjesĂ«marrĂ«sit e stĂ«rvitjeve
«Jam shumë i lumtur që ka një aktivitete të tillë këtu në Sibiri, sepse mendoj se pjesëmarrja në gara është mënyra më e shpejtë për të mësuar ML. Për këto gara, pajisjet janë mjaft të shtrenjta për t'u blerë vetë, por këtu mund të provosh ide pa pagesë.»
«Para shpalljes së trajnimeve ML, unë nuk kam marrë pjesë shumë në gara përveç atyre shkollore dhe atyre indiane: nuk pashë ndonjë kuptim në këtë, pasi puna ime ishte në fushën e MO dhe isha i njohur me të. Në semestrin e parë shkuam si dëgjues. Por duke filluar nga semestre të dytë, sapo u shfaqën burime përpunuese, mendova, pse të mos marr pjesë. Dhe kjo më tërheq. Detyra, të dhënat dhe metrikat ishin menduar dhe përgatitur për ty, merr dhe përdor të gjitha fuqitë e MO, verifiko modelet dhe teknikët më të avancuar. Po të mos ishin trajnimet dhe, jo më pak e rëndësishmja, burimet përpunuese, do të kisha filluar të merrja pjesë vonë.»
«Trajnimet fizike të ML më ndihmuan të gjej bashkëpunëtorë me të cilët arritëm të thellojmë njohuritë tona në fushën e mësimit të makinës dhe analizës së të dhënave. Gjithashtu, kjo është një mundësi e shkëlqyer për ata që nuk kanë shumë kohë të lirë për studime të pavarura dhe për t'u thelluar në temën e garave, por që dëshirojnë t'i qëndrojnë në temë.»
Bashkohuni me ne
Konkurrencat në Kaggle dhe platforma të tjera kanalizojnë aftësitë praktike dhe shpejt konvertohen në punë interesante në fushën e science të të dhënave. Njerëzit që kanë marrë pjesë së bashku në një garë të vështirë, shpesh bëhen kolegë dhe vazhdojnë të zgjidhin me sukses detyrat në punë. Kjo ka ndodhur edhe me ne: Mikhail Karchevski me një mik nga ekipi kaluan të punojnë në një kompani për një sistem rekomandues.
Me kalimin e kohĂ«s, ne planifikojmĂ« tĂ« zgjeronim kĂ«tĂ« aktivitet me publikime shkencore dhe pjesĂ«marrje nĂ« konferenca mbi mĂ«simin e makinĂ«s. Bashkohuni me ne si pjesĂ«marrĂ«s ose ekspertĂ« nĂ« Novosibirsk â shkruani ose . Organizoni trajnime tĂ« ngjashme nĂ« qytetet dhe universitetet tuaja.
Ja një shënim i vogël që do t'ju ndihmojë të bëni hapat e parë:
- Mendoni për një vend dhe kohë të përshtatshme për takime të rregullta. Optimumi është 1-2 herë në javë.
- Shkruani pjesëmarrësve potencialisht të interesuar për takimin e parë. Para së gjithash, kjo janë studentët e universiteteve teknike, pjesëmarrësit ODS.
- Krijoni një bisedë për të diskutuar çështjet aktuale: Telegram, VK, WhatsApp ose ndonjë mesazhues tjetër të përshtatshëm për shumicën.
- Mbani një plan të hapur të aktiviteteve, një listë të garave dhe pjesëmarrësve, ndjekni rezultatet.
- Në universitetet, institutet shkencore ose kompanitë e afërta, gjeni kapacitete kompjuterike të lira ose grante për to.
- PROFIT!
Burimi: habr.com
