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标题:
Kaggle竞赛经典案例深度剖析
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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。
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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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