Emri im është Sasha dhe më pëlqen mësimi i makinerive, si dhe mësimi i njerëzve. Tani unë mbikëqyr programet arsimore në Qendrën e Shkencave Kompjuterike dhe drejtoj programin bachelor në analizën e të dhënave në Universitetin Shtetëror të Shën Petersburgut. Para kësaj, ai punoi si analist në Yandex, dhe madje edhe më herët si shkencëtar: ai ishte i angazhuar në modelimin matematikor në Institutin e Shkencave Kompjuterike të SB RAS.
Në këtë postim dua t'ju tregoj se çfarë erdhi nga ideja e fillimit të trajnimit të mësimit të makinerive për studentët, të diplomuarit e Universitetit Shtetëror të Novosibirsk dhe të gjithë të tjerët.
Prej kohësh kam dashur të organizoj një kurs të veçantë për përgatitjen për konkurset e analizës së të dhënave në Kaggle dhe platforma të tjera. Kjo dukej si një ide e mrekullueshme:
- Studentët dhe të gjithë të interesuarit do të zbatojnë njohuritë teorike në praktikë dhe do të fitojnë përvojë në zgjidhjen e problemeve në konkurset publike.
- Studentët që renditen në krye në gara të tilla kanë një efekt të mirë në atraktivitetin e NSU për aplikantët, studentët dhe të diplomuarit. E njëjta gjë ndodh me trajnimin e programimit sportiv.
- Ky kurs special plotëson dhe zgjeron në mënyrë të përsosur njohuritë themelore: pjesëmarrësit zbatojnë në mënyrë të pavarur modele të mësimit të makinerive dhe shpesh formojnë ekipe që konkurrojnë në nivel global.
- Universitete të tjera kishin kryer tashmë një trajnim të tillë, kështu që shpresoja për suksesin e kursit special në NSU.
lëshim
Akademgorodok i Novosibirsk ka terren shumĂ« pjellor pĂ«r pĂ«rpjekje tĂ« tilla: studentĂ«, tĂ« diplomuar dhe mĂ«sues tĂ« QendrĂ«s sĂ« Shkencave Kompjuterike dhe fakultete tĂ« forta teknike, pĂ«r shembull, FIT, MMF, FF, mbĂ«shtetje e fortĂ« e administratĂ«s NSU, njĂ« komunitet aktiv ODS, inxhinierĂ« me pĂ«rvojĂ«. dhe analistĂ« nga kompani tĂ« ndryshme IT. NĂ« tĂ« njĂ«jtĂ«n kohĂ«, ne mĂ«suam pĂ«r programin e granteve nga â Fondi mbĂ«shtet ekipet qĂ« tregojnĂ« rezultate tĂ« mira nĂ« garat sportive tĂ« ML.
Ne gjetëm një audiencë në NSU për takimet javore, krijuam një bisedë në Telegram dhe nisëm më 1 tetor së bashku me studentë dhe të diplomuar të qendrës CS. Në mësimin e parë erdhën 19 persona. Gjashtë prej tyre u bënë pjesëmarrës të rregullt në trajnim. Në total, 31 persona erdhën në takim të paktën një herë gjatë vitit akademik.
Rezultatet e para
UnĂ« dhe djemtĂ« u takuam, shkĂ«mbyem pĂ«rvoja, diskutuam garat dhe njĂ« plan tĂ« pĂ«rafĂ«rt pĂ«r tĂ« ardhmen. ShumĂ« shpejt kuptuam se lufta pĂ«r vende nĂ« konkurset e analizĂ«s sĂ« tĂ« dhĂ«nave Ă«shtĂ« punĂ« e rregullt, rraskapitĂ«se, e ngjashme me punĂ«n me kohĂ« tĂ« plotĂ« pa pagesĂ«, por shumĂ« interesante dhe emocionuese đ NjĂ« nga pjesĂ«marrĂ«sit, Kaggle-master Maxim, na kĂ«shilloi qĂ« sĂ« pari tĂ« avancojmĂ« nĂ« gara individualisht. , dhe vetĂ«m disa javĂ« mĂ« vonĂ« bashkohen nĂ« ekipe, duke marrĂ« parasysh rezultatin publik. KĂ«shtu bĂ«mĂ«! GjatĂ« trajnimit ballĂ« pĂ«r ballĂ«, ne diskutuam modele, artikuj shkencorĂ« dhe ndĂ«rlikime tĂ« bibliotekave tĂ« Python dhe zgjidhĂ«m probleme sĂ« bashku.
Rezultatet e semestrit të vjeshtës ishin tre medalje argjendi në dy gara në Kaggle: О . Dhe një vend i tretë në konkursin CFT për korrigjimin e gabimeve shkrimore me paratë e para të fituara (në para, siç thonë keglerët me përvojë).
Një tjetër rezultat indirekt shumë i rëndësishëm i kursit special ishte nisja dhe konfigurimi i grupit NSU VKI. Fuqia e tij llogaritëse ka përmirësuar ndjeshëm jetën tonë konkurruese: 40 CPU, 755 Gb RAM, 8 GPU NVIDIA Tesla V100.
Para kësaj, ne mbijetuam sa më mirë që mundëm: ne llogaritëm në laptopë personalë dhe në desktop, në Google Colab dhe në Kaggle-kernels. Një ekip madje kishte një skenar të shkruar vetë që ruante automatikisht modelin dhe rifilloi llogaritjen që kishte ndaluar për shkak të një kufiri kohor.
Në semestrin e pranverës, ne vazhduam të mblidhemi, të shkëmbejmë gjetjet e suksesshme dhe të bisedojmë për zgjidhjet tona të konkursit. Pjesëmarrës të rinj të interesuar filluan të vijnë tek ne. Gjatë semestrit të pranverës, ne arritëm të merrnim një të artë, tre argjendi dhe nëntë bronzi në tetë gara në Kaggle: , , , , , dhe të tjera, bronzi në , vendi i tretë në Changellenge>>Cup dhe vendi i parë (përsëri në para) në konkursin e mësimit të makinës në nga Yandex.
ĂfarĂ« thonĂ« pjesĂ«marrĂ«sit e trajnimit
âMĂ« vjen shumĂ« mirĂ« qĂ« aktivitete tĂ« tilla zhvillohen kĂ«tu nĂ« Siberi, sepse besoj se pjesĂ«marrja nĂ« gara Ă«shtĂ« mĂ«nyra mĂ« e shpejtĂ« pĂ«r tĂ« zotĂ«ruar ML. PĂ«r konkurse tĂ« tilla, hardueri Ă«shtĂ« mjaft i shtrenjtĂ« pĂ«r t'u blerĂ« vetĂ«, por kĂ«tu mund tĂ« provoni idetĂ« falas.
"Para ardhjes sĂ« trajnimit ML, unĂ« nuk kam marrĂ« pjesĂ« veçanĂ«risht nĂ« gara, me pĂ«rjashtim tĂ« garave stĂ«rvitore dhe hindu: nuk e pashĂ« pikĂ«n nĂ« kĂ«tĂ«, pasi kisha punĂ« nĂ« fushĂ«n e ML dhe isha njohur me tĂ«. Semestrin e parĂ« e ndoqa si student. Dhe duke filluar nga semestri i dytĂ«, sapo burimet informatike u disponuan, mendova, pse tĂ« mos marr pjesĂ«. Dhe mĂ« tĂ«rhoqi. Detyra, tĂ« dhĂ«nat dhe metrikat janĂ« shpikur dhe pĂ«rgatitur pĂ«r ju, vazhdoni dhe pĂ«rdorni fuqinĂ« e plotĂ« tĂ« MO, kontrolloni modelet dhe teknikat mĂ« tĂ« fundit. NĂ«se nuk do tĂ« ishte pĂ«r trajnimin dhe, po aq e rĂ«ndĂ«sishme, burimet kompjuterike, nuk do tĂ« kisha filluar tĂ« marr pjesĂ« sĂ« shpejti.â
âTrajnimi personal pĂ«r ML mĂ« ndihmoi tĂ« gjeja njerĂ«z me tĂ« njĂ«jtin mendim, me tĂ« cilĂ«t arrita tĂ« thelloj njohuritĂ« e mia nĂ« fushĂ«n e mĂ«simit tĂ« makinerive dhe analizĂ«s sĂ« tĂ« dhĂ«nave. Ky Ă«shtĂ« gjithashtu njĂ« opsion i shkĂ«lqyeshĂ«m pĂ«r ata qĂ« nuk kanĂ« shumĂ« kohĂ« tĂ« lirĂ« pĂ«r tĂ« analizuar nĂ« mĂ«nyrĂ« tĂ« pavarur dhe pĂ«r t'u zhytur nĂ« temĂ«n e konkurseve, por ende duan tĂ« jenĂ« nĂ« kĂ«tĂ« temĂ«."
Bashkohu me ne
Konkurset në Kaggle dhe platforma të tjera përmirësojnë aftësitë praktike dhe shndërrohen shpejt në punë interesante në fushën e shkencës së të dhënave. Njerëzit që kanë marrë pjesë në një konkurs të vështirë së bashku shpesh bëhen kolegë dhe vazhdojnë të zgjidhin me sukses problemet që lidhen me punën. Kjo ndodhi edhe me ne: Mikhail Karchevsky, së bashku me një mik nga ekipi, shkuan të punonin për të njëjtën kompani në një sistem rekomandimi.
Me kalimin e kohës, ne planifikojmë ta zgjerojmë këtë aktivitet me botime shkencore dhe pjesëmarrje në konferencat e mësimit të makinerive. Bashkohuni me ne si pjesëmarrës ose ekspertë në Novosibirsk - shkruani ose . Organizoni trajnime të ngjashme në qytetet dhe universitetet tuaja.
Këtu keni një fletë të vogël mashtrimi për t'ju ndihmuar të hidhni hapat e parë:
- Konsideroni një vend dhe kohë të përshtatshme për klasa të rregullta. Në mënyrë optimale - 1-2 herë në javë.
- Shkruani pjesëmarrësve potencialisht të interesuar për takimin e parë. Para së gjithash, këta janë studentë të universiteteve teknike, pjesëmarrës në ODS.
- Filloni një bisedë për të diskutuar çështjet aktuale: Telegram, VK, WhatsApp ose çdo mesazher tjetër i përshtatshëm për shumicën.
- Mbani një plan mësimor të aksesueshëm nga publiku, një listë të konkurseve dhe pjesëmarrësve dhe monitoroni rezultatet.
- Gjeni fuqi kompjuterike falas ose grante për të në universitetet, institutet kërkimore ose kompanitë e afërta.
- FITIMI!
Burimi: www.habr.com
