Mening ismim Sasha va men odamlarga ta'lim berish bilan bir qatorda mashina o'rganishni ham yaxshi ko'raman. Hozir men Kompyuter fanlari markazida o'quv dasturlarini boshqaraman va Sankt-Peterburg davlat universitetida ma'lumotlarni tahlil qilish bo'yicha bakalavr dasturiga rahbarlik qilaman. Bungacha u Yandeksda tahlilchi, undan oldinroq esa olim sifatida ishlagan: RAS SB Informatika institutida matematik modellashtirish bilan shug'ullangan.
Ushbu postda men Novosibirsk davlat universiteti talabalari, bitiruvchilari va boshqalar uchun mashinasozlik bo'yicha treningni boshlash g'oyasi nimadan kelib chiqqanligini aytmoqchiman.
Men uzoq vaqtdan beri Kaggle va boshqa platformalarda ma'lumotlarni tahlil qilish musobaqalariga tayyorgarlik ko'rish bo'yicha maxsus kurs tashkil qilmoqchi edim. Bu ajoyib g'oyaga o'xshardi:
- Talabalar va qiziqqan har bir kishi nazariy bilimlarini amaliyotda qo‘llaydi va ommaviy musobaqalarda muammolarni yechish tajribasiga ega bo‘ladi.
- Bunday tanlovlarda yuqori o‘rinlarni egallagan talabalar NDUning abituriyentlar, talabalar va bitiruvchilar uchun jozibador bo‘lishiga yaxshi ta’sir ko‘rsatadi. Xuddi shu narsa sport dasturlarini tayyorlash bilan sodir bo'ladi.
- Ushbu maxsus kurs fundamental bilimlarni mukammal darajada to'ldiradi va kengaytiradi: ishtirokchilar mustaqil ravishda mashinani o'rganish modellarini amalga oshiradilar va ko'pincha global darajada raqobatlashadigan jamoalarni tuzadilar.
- Boshqa universitetlarda bunday treninglar allaqachon o'tkazilgan, shuning uchun men NDUdagi maxsus kursning muvaffaqiyatiga umid qilgandim.
Ishga tushish
Novosibirsk akademiyasida bunday urinishlar uchun juda qulay zamin bor: Kompyuter fanlari markazining talabalari, bitiruvchilari va o'qituvchilari va kuchli texnik fakultetlari, masalan, FIT, MMF, FF, NSU ma'muriyatining kuchli yordami, faol ODS jamoasi, tajribali muhandislar va turli IT kompaniyalari tahlilchilari. Taxminan bir vaqtning o'zida biz grant dasturi haqida bilib oldik — fond ML sport musobaqalarida yaxshi natija ko‘rsatgan jamoalarni qo‘llab-quvvatlaydi.
Biz NDUda haftalik uchrashuvlar uchun auditoriya topdik, Telegramda chat yaratdik va CS markazi talabalari va bitiruvchilari bilan birgalikda 1 oktyabrdan ishga tushdik. Birinchi darsga 19 kishi keldi. Ulardan olti nafari mashg‘ulotlarning doimiy ishtirokchisiga aylandi. O‘quv yili davomida kamida bir marta yig‘ilishga jami 31 kishi kelgan.
Birinchi natijalar
Yigitlar bilan uchrashdik, tajriba almashdik, musobaqalar va kelajak uchun taxminiy rejani muhokama qildik. Biz ma'lumotlarni tahlil qilish musobaqalarida o'rinlar uchun kurash muntazam, mashaqqatli ish ekanligini, to'lanmagan to'liq kunlik ishga o'xshashligini, lekin juda qiziqarli va hayajonli ekanligini tezda angladik 🙂 Ishtirokchilardan biri, Kaggle-master Maksim bizga musobaqalarda birinchi navbatda oldinga chiqishni maslahat berdi. , va faqat bir necha hafta o'tgach, ommaviy ballni hisobga olgan holda jamoalarga birlashing. Biz shunday qildik! Yuzma-yuz trening davomida biz Python kutubxonalarining modellari, ilmiy maqolalari va nozik tomonlarini muhokama qildik va muammolarni birgalikda hal qildik.
Kuzgi semestr natijalari Kaggle bo'yicha ikkita musobaqada uchta kumush medalni qo'lga kiritdi: и . Va birinchi pul bilan matbaa xatolarini tuzatish bo'yicha CFT tanlovida uchinchi o'rin (pulda, tajribali keglerlar aytganidek).
Maxsus kursning yana bir juda muhim bilvosita natijasi NSU VKI klasterini ishga tushirish va sozlash edi. Uning hisoblash quvvati raqobatbardosh hayotimizni sezilarli darajada yaxshiladi: 40 ta protsessor, 755 Gb operativ xotira, 8 ta NVIDIA Tesla V100 GPU.
Bungacha biz qo'limizdan kelganicha omon qoldik: shaxsiy noutbuklar va ish stollarida, Google Colab va Kaggle yadrolarida hisob-kitob qildik. Bir jamoada hatto avtomatik ravishda modelni saqlaydigan va vaqt chegarasi tufayli to'xtatilgan hisob-kitobni qayta boshlagan o'z-o'zidan yozilgan skript ham bor edi.
Bahorgi semestrda biz to'planishni, muvaffaqiyatli topilmalar almashishni va tanlovga yechimlarimiz haqida suhbatlashishni davom ettirdik. Bizga yangi qiziquvchilar kela boshladi. Bahorgi semestr davomida biz Kaggle bo'yicha sakkizta musobaqada bitta oltin, uchta kumush va to'qqizta bronza medalini qo'lga kiritdik: , , , , , va boshqalar, bronza , Changellenge>>kubogida uchinchi o'rin va mashinani o'rganish musobaqasida birinchi o'rin (yana pul bilan) Yandex dan.
Trening ishtirokchilari nima deyishadi
“Bunday tadbirlar Sibirda o'tkazilayotganidan juda xursandman, chunki men musobaqalarda qatnashish MLni o'zlashtirishning eng tezkor usuli deb hisoblayman. Bunday musobaqalar uchun uskunani o'zingiz sotib olish juda qimmatga tushadi, ammo bu erda siz g'oyalarni bepul sinab ko'rishingiz mumkin.
"ML bo'yicha mashg'ulotlar paydo bo'lishidan oldin, men mashg'ulotlar va hindu musobaqalari bundan mustasno, musobaqalarda qatnashmadim: men buning ma'nosini ko'rmadim, chunki men ML sohasida ishlaganman va u bilan tanish edim. Birinchi semestrda men talaba sifatida qatnashganman. Ikkinchi semestrdan boshlab, hisoblash resurslari paydo bo'lishi bilanoq, men nima uchun qatnashmaslik kerak deb o'yladim. Va bu meni o'ziga tortdi. Vazifa, ma'lumotlar va ko'rsatkichlar siz uchun ixtiro qilingan va tayyorlangan, davom eting va MOning to'liq quvvatidan foydalaning, eng zamonaviy modellar va texnikalarni tekshiring. Agar trening va, eng muhimi, hisoblash resurslari bo'lmaganida, men tez orada qatnashishni boshlamagan bo'lardim.
"Shaxsan ML bo'yicha trening menga o'xshash odamlarni topishga yordam berdi, ular bilan men mashinalarni o'rganish va ma'lumotlarni tahlil qilish sohasidagi bilimlarimni chuqurlashtirishga muvaffaq bo'ldim. Mustaqil ravishda tahlil qilish va musobaqalar mavzusiga sho'ng'ish uchun bo'sh vaqtlari bo'lmagan, lekin baribir mavzuda bo'lishni xohlaydiganlar uchun bu juda yaxshi imkoniyatdir.
bizga qo'shiling
Kaggle va boshqa platformalardagi musobaqalar amaliy ko'nikmalarni rivojlantiradi va tezda ma'lumotlar fanlari sohasidagi qiziqarli ishlarga aylanadi. Birgalikda qiyin tanlovda qatnashgan odamlar ko'pincha hamkasblarga aylanishadi va ish bilan bog'liq muammolarni muvaffaqiyatli hal qilishda davom etadilar. Bu biz bilan ham sodir bo'ldi: Mixail Karchevskiy jamoadagi do'sti bilan bir xil kompaniyaga tavsiyanoma tizimi bo'yicha ishlashga ketdi.
Vaqt o'tishi bilan biz ushbu faoliyatni ilmiy nashrlar va mashinalarni o'rganish konferentsiyalarida ishtirok etish bilan kengaytirishni rejalashtirmoqdamiz. Novosibirskdagi ishtirokchilar yoki ekspertlar sifatida bizga qo'shiling - yozing yoki . O'z shaharlaringiz va universitetlaringizda shunga o'xshash treninglarni tashkil qiling.
Mana sizga birinchi qadamlaringizni qo'yishga yordam beradigan kichik hiyla-nayrang:
- Muntazam darslar uchun qulay joy va vaqtni ko'rib chiqing. Optimal - haftasiga 1-2 marta.
- Potentsial manfaatdor ishtirokchilarga birinchi uchrashuv haqida yozing. Birinchidan, bular texnik universitetlar talabalari, ODS ishtirokchilari.
- Joriy voqealarni muhokama qilish uchun suhbatni boshlang: Telegram, VK, WhatsApp yoki ko'pchilik uchun qulay bo'lgan boshqa messenjer.
- Hammaga ochiq dars rejasini, musobaqalar va ishtirokchilar ro'yxatini saqlang va natijalarni kuzatib boring.
- Yaqin-atrofdagi universitetlar, tadqiqot institutlari yoki kompaniyalarda bepul hisoblash quvvati yoki grantlarni toping.
- FOYDA!
Manba: www.habr.com