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标题: Kaggle竞赛经典案例深度剖析 [打印本页]

作者: admin    时间: 2022-5-18 00:18
标题: Kaggle竞赛经典案例深度剖析

                                 
   
        
            课程目标
            
                丰富竞赛经验,提升Kaggle排名,增加职场竞争力与面试成功率
                真实赛题+优胜方案+代码实操,快速成为竞赛高手
               
                                       
                                                拔高专业知识
                                                掌握竞赛基础知识、常用工具、数据模型
体验竞赛完整流程
洞悉竞赛模型发展脉络
                                       
                                       
                                                收获竞赛经验
                                                七大经典竞赛案例解读
获奖优胜方案深度剖析
大神手把手教敲代码
                                       
                    
                                                提高就业竞争力
                                                面试官青睐的项目经历
冲击Kaggle 排位,提升行业知名度
与业界顶尖高手互动
                                       
                               
            
        
   
   
        
            课程亮点
            
                七大真实赛题案例实操,一课打通kaggle竞赛常见关卡
                学习范围广,覆盖kaggle竞赛99%知识点;包含主题多,四大赛题领域逐一击破
               
                    结构化数据
                    即时反馈内核竞赛
                    IEEE-CIS欺诈检测
                    
                        训练目的:
                        深入结构化比赛,掌握数据分析和特征工程
                    
                    
                        赛题内容:
                        构建模型对未知的测试集分类预测
                    
                    
                        赛题知识点:
                        EDA探索性数据分析、XGBoost和LightGBM使用
                    
                    
                        训练目的:
                        匿名金融风控比赛,带你掌握N种数据特征工程方法
                    
                    
                        赛题内容:
                        深入特征工程,对欺诈交易进行识别
                    
                    
                        赛题知识点:
                        高阶特征工程、模型集成
                    
               
               
                    文本处理
                    Quora充分文本检测
                    即时反馈内核竞赛
                    
                        训练目的:
                        经典的文本匹配比赛,带你掌握多种文本处理方法
                    
                    
                        赛题内容:
                        入门NLP,对Quora重复提问进行划分
                    
                    
                        赛题知识点:
                        词向量、文本匹配模型、Bert
                    
                    
                        训练目的:
                        超难文本分类问题,掌握前沿文本分类模型
                    
                    
                        赛题内容:
                        深入NLP,对Quora有害或虚假问题进行分类
                    
                    
                        赛题知识点:
                        Bert pretrain与finetune,对抗训练
                    
               
               
                    语音识别
                    康奈尔鸟叫声识别
                    
                        训练目的:
                        经典的语音识别比赛,掌握语音识别特征提取与建模
                    
                    
                        赛题内容:
                        根据鸟叫声识别物种
                    
                    
                        赛题知识点:
                        mfcc和log mel,语音数据扩增方法
                    
               
               
                    图像识别
                    谷歌涂鸦识别挑战
                    即钢铁缺陷检测时反馈内核竞赛
                    
                        训练目的:
                        简单有趣的图像分类比赛,如何逐步提升网络模型精度
                    
                    
                        赛题内容:
                        使用CNN模型完成涂鸦图案识别
                    
                    
                        赛题知识点:
                        CNN模型搭建、数据扩增方法、深度学习训练技巧
                    
                    
                        训练目的:
                        工业级别的缺陷检测比赛,带你掌握语义分割模型
                    
                    
                        赛题内容:
                        搭建语义分割模型识别钢材图像上缺陷
                    
                    
                        赛题知识点:
                        语义分割模型、数据扩增方法、注意力机制
                    
               
                Kaggle 排名 top1% 的数据大神带你快速玩转竞赛
                自身经验+大神思路+获奖方案,扫平竞赛各种疑难杂“坑”
               
                    
                    
               
            
        
   
   
        
            课程大纲
              
               
                    
                    第1章   Kaggle基础
                    第2章   结构化技能与案例解析
                    第3章   文本技能与案例解析
                    第4章   语音技能与案例解析
                    第5章   视觉技能与案例解析
                    本章节讲解Kaggle竞赛流程、并熟悉Kaggle平台的各种操作,以及Kaggle 竞赛中三大常用库:LightGBM、XGBoost 和 Catboost 的使用。
                    结构化技能领域经典赛题:即时反馈内核竞赛赛题解读,经典优胜方案解析,以及讲师手把手带着提交赛题代码,掌握结构化竞赛的技能和相关案例。
                    文本技能领域经典赛题:Quora充分文本检测赛题解读,经典优胜方案解析,以及讲师手把手带着提交赛题代码,掌握词向量的文本分类流程,以及文本竞赛的技
能和相关案例
                    结构化技能领域经典赛题:康奈尔鸟叫声识别竞赛赛题解读,经典优胜方案解析,以及讲师手把手带着提交赛题代码,掌握语音特征提取的方法和语音竞赛案例。
                    结构化技能领域经典赛题:谷歌涂鸦识别挑战竞赛赛题解读,经典优胜方案解析,以及讲师手把手带着提交赛题代码,掌握图像处理基础、图像赛
题流程和视觉赛题相关案例。
                    查看完整目录
               
            
        
   
   
        
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                            答疑专区+技术社区
                            连百度谷歌都搜不到的问题,在这里讲
师都将耐心详细解答,更有小伙伴一起
交流互动,共同进步。
                        
                        
                        
                            学练一体
                            课程不仅包括视频讲解,还提供相关
练习、巩固学习效果的环节。
                        
                    
                    
                        
                        
                            源码开放
                            课程案例代码完全开放给你,你可以根
据所学知识,自行修改、优化
                        
                        
                        
                            讲师带队参赛
                            课程学习完成后,通过测试的学员将能获
得由讲师带领参加正式竞赛的机会
                        
                    
               
            
        
   
   
        
            
               
                    
                        技术适合人群要求
                        想参加数据竞赛的学员、有机器学习基础想实践具体算法的学员
有机器学习基础但没有比赛/项目经验的学员
                    
                    
                        技术储备要求
                        有机器学习基础、较好的 coding 能力
                    
               
            
        
   
                               




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