Есть участники kaggle.com?

Question

[lightcaster]

Интересен опыт:

— просто ли начать

— нужны ли команды

— какие алгоритмы обычно используются (если это не ноу-хау :) )


Спасибо.

Answer 1

[xSkyFoXx]

— Начать, действительно, сложно. Очень долго приходится везжать в задачу.
— В любом случаи нужна, если вы не гений. Очень легко залипнуть на каком-то алгоритме. Нужен сильный математик + кодер как минимум.
— Алгоритм сильно зависит от задачи. Но, в основном, помимо стандартного набора из датамайнинга не плохо бы знать вычислительную математику (градиентные методы, краевая задача, трансоптрная задача и т.п.) и стандартные способы решения стандартных проблем.

Comments

[lightcaster]

Гут, спасибо за ответ. Задам еще пару вопросов:
— есть ли смысл искать тиммейтов там же? если ли простой способ найти готовую команду чтоб включиться?
— на счет алгоритмов. я спросил т.к. по статистике прошлых контестов народ любит decision tries и разнообразные комбинации классификаторов. Т.е. похоже подоходы влоб не работают. Интересно, это общая тенденция или опять же зависит от задачи.

Вообще, я по работе занимаюсь классификацией текстов. Интересно было бы попробовать пару подходов.

[xSkyFoXx]

У меня совсем мало опыта, выскажу только свои оценочные суждения.
Лучше всего команду набрать среди «своих». Т.е. тех, кого вы знаете, с кем не испытываете трудностей в коммуникации, с кем можете встретиться для обсуждения алгоритма за стаканом пива. Интернет, безусловно, это удобно, но собрание физически в одной точке почему-то всегда добавляет интеллекта. Мой выбор и совет — однозначно работать в своей команде.
— Стандартные решения работают. Но медленно и крайне неэффективно. Но в задач чаще всего 90% — это те самые подготовительные мелочи. Только последние 10% — место для фантазии и интеллекта. Львиную долю работу придётся проделывать чисто механическую. Проще всего «решить влоб», понять, что решение есть, а потом искать обходные пути ускорить-улучшить-добавить точности.

Если вы связаны с семантическим анализом, значит ваши познания явно сильно больше и глубже моих. Вам однозначно стоит себя попробовать на разных челенджах.

[lightcaster]

На счет команды согласен. Но «свои» и рядом, это роскошь :). Думаю попробую на несложном контесте, а дальше как пойдет.

На счет семантики — плохо это знаю. Я больше на стороне статистики, так проще. Честно пытался продраться через homepages.inf.ed.ac.uk/jbos/comsem/, но так и не понял как из текста индуцировать что то формальное, вроде логики первого порядка. Для небольших текстов и грамматик проходит, но дальше игрушечных примеров дело не доходит. Так что статистика и ML выглядят более продуктивными.

Answer 2

[lightcaster]

На счет команды согласен. Но «свои» и рядом, это роскошь :). Думаю попробую на несложном контесте, а дальше как пойдет.

На счет семантики — плохо это знаю. Я больше на стороне статистики, так проще. Честно пытался продраться через homepages.inf.ed.ac.uk/jbos/comsem/, но так и не понял как из текста индуцировать что то формальное, вроде логики первого порядка. Для небольших текстов и грамматик проходит, но дальше игрушечных примеров дело не доходит. Так что статистика и ML выглядят более продуктивными.

Answer 3

[shadoof]

Вот начал писать развернутый ответ на вопрос «просто ли начать?»
habrahabr.ru/post/165001/

Comments

[lightcaster]

Спасибо. Правда, я не очень понимаю почему вы подошли со стороны sql. Но может в этом есть свой резон. За ссылку на Vowpal Wabbit, мне его рекомендовали недавно.

Я, кстати, обычно работаю с sklearn (scikit-learn, python библиотека).