Kaggle est une communauté en ligne dédiée aux data scientists et à l’apprentissage automatique, fondée par Google en 2010. Il s’agit de la plus grande communauté de données au monde, avec des membres allant de débutants en ML comme vous à certains des meilleurs chercheurs du monde. Kaggle est également le meilleur endroit pour commencer à jouer avec les données, car il héberge plus de 23 000 ensembles de données publics et plus de 200 000 carnets de notes publics qui peuvent être exécutés en ligne ! Et au cas où cela ne suffirait pas, Kaggle organise également de nombreuses compétitions avec des ensembles de données du monde réel et des prix qui vous motiveront à continuer à apprendre.
Kaggle est un excellent point de départ pour les débutants en apprentissage automatique. Il peut être un peu intimidant au début, mais avec ce guide, vous serez en mesure de vous lancer en un rien de temps ! Dans ce post, nous allons couvrir les bases de la façon de commencer sur Kaggle, y compris comment trouver des ensembles de données et comment construire votre premier modèle. Si vous souhaitez vous lancer dans la science des données ou l’apprentissage automatique, Kaggle est l’endroit idéal pour vous.
1. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et pourquoi faut-il s’y intéresser ?
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à apprendre à partir de données et à améliorer leur précision au fil du temps sans être explicitement programmés. En d’autres termes, les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables de s’améliorer automatiquement en présence de données supplémentaires.
Pourquoi devriez-vous vous intéresser à l’apprentissage automatique ? Parce qu’il a le potentiel de transformer presque tous les secteurs d’activité, l’apprentissage automatique peut être utilisé dans de nombreux secteurs, de la santé à la finance en passant par l’industrie manufacturière. Et comme les données deviennent de plus en plus omniprésentes, les possibilités d’apprentissage automatique ne vont faire qu’augmenter.
Si vous souhaitez vous lancer dans l’apprentissage automatique, Kaggle est l’endroit idéal pour le faire. Kaggle est un excellent point de départ pour les débutants en apprentissage automatique. Il peut s’agir qu’un site Kaggle est un peu intimidant au début, mais avec ce guide, vous serez opérationnel en un rien de temps ! Dans ce post, nous allons couvrir les bases de la façon de démarrer sur Kaggle, y compris comment trouver des ensembles de données et comment construire votre premier modèle. Alors, qu’attendez-vous ? Créez un compte Kaggle dès aujourd’hui et lancez-vous dans l’aventure.
2. Comment démarrer l’apprentissage automatique sur Kaggle ?
La meilleure façon de commencer à utiliser l’apprentissage automatique sur Kaggle est de trouver un ensemble de données qui vous intéresse, puis de construire un modèle à partir de ces données. Kaggle propose de nombreux types d’ensembles de données différents, de sorte qu’il y en a forcément un qui attire votre attention.
Pour trouver un ensemble de données, allez dans la section “Datasets” du site Web de Kaggle et parcourez la liste des ensembles de données disponibles. Une fois que vous en avez trouvé un avec lequel vous voulez travailler, cliquez sur le bouton “Get Started” pour télécharger les données.
Maintenant que vous avez vos données, il est temps de construire un modèle ! Pour ce faire, allez dans la section “Kernels” du site Kaggle et cliquez sur “New Kernel” Vous accéderez alors à l’éditeur de noyau, où vous pourrez écrire votre code et construire votre modèle.
Il existe de nombreux types de modèles d’apprentissage automatique, c’est donc à vous de décider lequel utiliser pour vos données. Si vous n’êtes pas sûr de savoir par où commencer, Kaggle dispose d’une base de données de modèles d’apprentissage automatique que vous pouvez utiliser.
Une fois que vous avez construit votre modèle, il est temps de le soumettre à Kaggle. Pour ce faire, rendez-vous dans la section “Compétitions” du site Web et trouvez la compétition à laquelle vous voulez participer. Ensuite, cliquez sur le bouton “Submit Entry” et téléchargez votre modèle.
3. Quelles sont les compétitions d’apprentissage automatique les plus populaires sur Kaggle ?
Kaggle est l’un des sites les plus populaires au monde pour les concours d’apprentissage automatique. Il existe de nombreuses compétitions différentes, avec une gamme de niveaux de compétences et de sujets différents.
Si vous êtes un passionné d’apprentissage automatique, il y a de fortes chances que vous ayez entendu parler de Kaggle.com – c’est l’un des sites Web les plus populaires pour les scientifiques des données et les experts en apprentissage automatique du monde entier. Mais quelles sont les compétitions les plus populaires sur Kaggle ? Ce billet de blog examinera certaines des compétitions d’apprentissage automatique les plus populaires sur la plateforme et explorera les raisons de leur popularité. Restez à l’écoute – ça va être un voyage fascinant !
Les concours d’apprentissage automatique les plus populaires sur Kaggle changent tout le temps, mais il y en a toujours quelques-uns qui se démarquent. Voici quelques-uns des concours d’apprentissage automatique les plus populaires de ces dernières années :
– Le prix Netflix : Ce concours a été créé par Netflix en 2009 pour améliorer la précision de ses recommandations de films. Le prix était de 100 000 $et il a été remporté par une équipe de chercheurs d’AT&T Labs.
– Le prix Heritage Health : Ce concours a été créé par le Heritage Provider Network en 2010 pour améliorer la précision des prédictions sur la santé des patients. Le prix était de 500 000 dollars et a été remporté par une équipe de chercheurs de l’université Vanderbilt.
– L’IA Allen Science Challenge : Ce concours a été créé par l’Allen Institute for Artificial Intelligence en 2016 pour améliorer la précision des modèles de réponse aux questions. Le prix était de 25 000 dollars et il a été remporté par une équipe de chercheurs de l’Université de Washington.
– Le Kaggle Data Science Bowl : Cette compétition a lieu chaque année et est créée par Kaggle. Le prix est de 100 000 dollars et le concours est ouvert à tous.
4. Quelles sont les meilleures ressources pour en savoir plus sur l’apprentissage automatique sur Kaggle ?
Si vous souhaitez en savoir plus sur l’apprentissage automatique sur Kaggle, il existe quelques ressources intéressantes que vous pouvez consulter. Voici quelques-unes de nos préférées :
- Le blog Kaggle : C’est un excellent point de départ si vous êtes nouveau sur Kaggle. Le blog couvre un large éventail de sujets, des conseils pour les débutants jusqu’à l’utilisation de la technologie Kaggle pour résoudre des problèmes du monde réel.
- Les forums Kaggle : Les forums sont un endroit idéal pour poser des questions et obtenir des conseils d’autres utilisateurs de Kaggle. Vous pouvez également y trouver des discussions utiles sur une variété de sujets liés à l’apprentissage automatique.
- La page des jeux de données Kaggle : Cette page contient une multitude de jeux de données que vous pouvez utiliser pour la pratique. Ces ensembles de données sont également une excellente ressource pour en apprendre davantage sur les différentes techniques d’apprentissage automatique.
- Page des compétitions Kaggle : Cette page contient une liste de toutes les compétitions Kaggle en cours. Vous pouvez utiliser cette page pour trouver des concours qui vous intéressent et explorer comment les autres utilisateurs les abordent.
Nous espérons que vous avez trouvé cet article de blog utile. Si vous souhaitez en savoir plus sur l’apprentissage automatique sur Kaggle, n’hésitez pas à consulter les ressources que nous avons énumérées ci-dessus. Merci de votre lecture !
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