Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о дан-ных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней сорев-нования. Изложенный материал позволяет развить необходимые навыки и со-брать портфолио по машинному обучению, анализу данных, обработке естест-венного языка, работе с множествами. Подобран уникальный пул задач, охваты-вающих различные классификационные и оценочные метрики, методы обучения нейронных сетей, схемы валидации, выявление паттернов и трендов в материале любой сложности.

Конкурсы Kaggle – это поле для состязаний, где меряются силами миллионы специалистов по науке о данных (data science), которые сами себя именуют «кэглерами». Участие в таких конкурсах – верный способ профессионально вырасти в области анализа данных, влиться в замечательное сообщество единомышленников и приобрести бесценный опыт для развития карьеры. Авторы книги – грандмастера Kaggle. Они познакомят вас со стратегиями моделирования, которые более нигде не рассмотрены, и подскажут, как удобнее всего обрабатывать изображения, тексты, таблицы, как правильно реализовать обучение с подкреплением. Вы освоите качественные схемы валидации и станете уверенно ориентироваться в самых разных оценочных метриках.

В книге рассказано:

Как устроена соревновательная платформа Kaggle

Как выжать максимум из ноутбуков, датасетов и форумов Kaggle

Как правильно собирать портфолио проектов и идеи для развития карьеры

Как проектировать k-мерные и вероятностные схемы валидации

Как освоить наиболее распространённые и экзотические оценочные метрики

Как устроена бинарная и многоклассовая классификация объектов, а также их обнаружение

Как эффективно обращаться с временными рядами и обработкой естественного языка (NLP)

Как преуспеть в задачах на имитационное моделирование и оптимизацию