Каггл
 | Эта статья содержит контент, написанный как реклама . ( февраль 2022 г. ) |
 Логотип Каггл | |
| Тип компании | Дочерняя компания |
|---|---|
| Промышленность | Наука о данных |
| Основан | апрель 2010 г. |
| Основатель |
|
| Штаб-квартира | Сан-Франциско, США |
Ключевые люди |
|
| Продукты | Соревнования, ядра Kaggle, наборы данных Kaggle, Kaggle Learn |
| Родитель | Google (2017 – настоящее время) |
| Веб-сайт | болтать |
Kaggle — это платформа для соревнований по науке о данных и онлайн-сообщество ученых, занимающихся данными и области машинного обучения, специалистами в входящих в состав Google LLC . Kaggle позволяет пользователям находить и публиковать наборы данных, исследовать и создавать модели в веб-среде науки о данных, работать с другими учеными по данным и инженерами по машинному обучению, а также участвовать в соревнованиях для решения задач науки о данных. [1]
История [ править ]
Kaggle была основана Энтони Голдблумом и Беном Хамнером в апреле 2010 года. [2] Джереми Ховард , один из первых пользователей Kaggle, присоединился к нему в ноябре 2010 года и занимал посты президента и главного научного сотрудника. [3] Также в команде был Николас Грюн, выступавший в качестве председателя-основателя. [4] В 2011 году компания привлекла $12,5 млн, и Макс Левчин . ее председателем стал [5] 8 марта 2017 года Фей-Фей Ли , главный научный сотрудник Google, объявил, что Google приобретает Kaggle. [6]
В июне 2017 года количество зарегистрированных пользователей Kaggle превысило 1 миллион, а по состоянию на октябрь 2023 года у него более 15 миллионов пользователей в 194 странах. [7] [8] [9]
В 2022 году основатели Голдблум и Хамнер ушли со своих постов, а генеральным директором стал Д. Скалли. [10]
В феврале 2023 года Kaggle представила модели, которые позволили пользователям находить и использовать предварительно обученные модели посредством глубокой интеграции с остальной частью платформы Kaggle. [11]
Обзор сайта [ править ]
Соревнования [ править ]
множество соревнований по машинному обучению С момента основания компании на Kaggle проводилось . Известные соревнования включают распознавание жестов для Microsoft Kinect , [12] создание футбольного ИИ для «Манчестер Сити» , кодирование торгового алгоритма для Two Sigma Investments , [13] и улучшение поиска бозона Хиггса в ЦЕРНе . [14]
Организатор конкурса готовит данные и описание проблемы; хост может выбрать, будет ли он вознагражден деньгами или не будет получать оплату. Участники экспериментируют с различными техниками и соревнуются друг с другом, чтобы создать лучшие модели. Работа публикуется публично через Kaggle Kernels, чтобы достичь лучших результатов и вдохновить на новые идеи. Отправки можно отправлять через ядра Kaggle, вручную или с помощью Kaggle API . В большинстве соревнований заявки оцениваются немедленно (на основе их точности прогнозирования относительно скрытого файла решения) и суммируются в действующей таблице лидеров. По истечении крайнего срока организатор конкурса выплачивает призовые деньги в обмен на «всемирную, бессрочную, безотзывную и безвозмездную лицензию [...] на использование победившей Работы», то есть разработанные алгоритм, программное обеспечение и соответствующую интеллектуальную собственность , который является «неэксклюзивным, если не указано иное». [15]
Помимо публичных соревнований, Kaggle также предлагает частные соревнования, в которых могут принять участие только лучшие участники Kaggle. Kaggle предлагает преподавателям науки о данных бесплатный инструмент для проведения академических соревнований по машинному обучению. [16] Kaggle также проводит конкурсы по набору персонала, в которых ученые, работающие с данными, соревнуются за возможность пройти собеседование в ведущих компаниях, занимающихся наукой о данных, таких как Facebook , Winton Capital и Walmart .
Конкурсы Kaggle привели к успешным проектам, таким как продвижение исследований в области ВИЧ , [17] шахматные рейтинги [18] и трафика . прогнозирование [19] Джеффри Хинтон и Джордж Даль использовали глубокие нейронные сети , чтобы выиграть конкурс, организованный компанией Merck . [ нужна ссылка ] Влад Мних (один из учеников Хинтона) использовал глубокие нейронные сети, чтобы выиграть конкурс, организованный Adzuna . [ нужна ссылка ] Это привело к тому, что эту технику подхватили другие члены сообщества Kaggle. Тяньци Чен из Вашингтонского университета также использовал Kaggle, чтобы продемонстрировать мощь XGBoost , который с тех пор заменил Random Forest в качестве одного из основных методов, используемых для победы в соревнованиях Kaggle. [ нужна ссылка ]
На основе результатов соревнований Kaggle было опубликовано несколько научных статей. [20] Этому способствует живая таблица лидеров, которая побуждает участников продолжать внедрять инновации, выходящие за рамки существующих лучших практик. [21] Методы победы часто пишутся в блоге победителей Kaggle.
Система прогресса [ править ]
| В этом разделе может содержаться информация, не важная и не относящаяся к теме статьи. ( июнь 2023 г. ) |
Kaggle внедрил систему прогресса для признания и вознаграждения пользователей в зависимости от их вклада и достижений на платформе. Эта система состоит из пяти уровней: новичок, участник, эксперт, мастер и гроссмейстер. Каждый уровень достигается за счет соответствия определенным критериям в конкурсах, наборах данных, ядрах (совместное использование кода) и обсуждениях. [22]
Самый высокий и престижный уровень Kaggle Grandmaster присуждается пользователям, демонстрирующим исключительные навыки в области науки о данных и машинного обучения. Достичь этого статуса чрезвычайно сложно. По состоянию на 28 мая 2024 года из 18,5 миллионов пользователей Kaggle только 2745 (около 1 из каждых 6750 пользователей) достигли уровня Master.
Среди этих мастеров только 530 (примерно 1 из каждых 5 мастеров) достигли заветного статуса гроссмейстера Kaggle. [23]
Другие уровни системы прогресса включают в себя:
- 17 тысяч Экспертов
- 238 тысяч Авторов
- 18 миллионов новичков.
Система развития служит для мотивации пользователей постоянно совершенствовать свои навыки и вносить вклад в сообщество Kaggle.
См. также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ «Руководство для начинающих по Kaggle для науки о данных» . МУО . 17 апреля 2023 г. Проверено 10 июня 2023 г.
- ^ Лардинуа, Фредерик; Маннес, Джон; Линли, Мэтью (8 марта 2017 г.). «Google приобретает сообщество специалистов по обработке данных Kaggle» . Техкранч . Архивировано из оригинала 8 марта 2017 года . Проверено 9 марта 2017 г.
- ^ «Эксабайтная революция: как Kaggle превращает ученых, занимающихся данными, в рок-звезд» . Проводная Великобритания . ISSN 1357-0978 . Архивировано из оригинала 30 сентября 2023 года . Проверено 30 сентября 2023 г.
- ^ Малкастер, Гленн (4 ноября 2011 г.). «Местный гольян — тост Кремниевой долины» . Сидней Морнинг Геральд . Архивировано из оригинала 30 сентября 2023 года.
- ^ Лихаа, Закари. «Макс Левчин становится председателем Kaggle, стартапа, который помогает НАСА решать невозможные проблемы» . Бизнес-инсайдер . Архивировано из оригинала 30 сентября 2023 года.
- ^ «Добро пожаловать Kaggle в Google Cloud» . Блог об облачной платформе Google . Архивировано из оригинала 8 марта 2017 года . Проверено 19 августа 2018 г.
- ^ «Уникальные пользователи Kaggle» .
- ^ Маркофф, Джон (24 ноября 2012 г.). «Ученые видят достижения в глубоком обучении, как части искусственного интеллекта» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 19 августа 2018 г.
- ^ «Мы превысили 1 миллион участников» . Блог победителя Kaggle . 06.06.2017 . Проверено 19 августа 2018 г.
- ^ Вали, Картик (8 июня 2022 г.). «У Kaggle новый генеральный директор, основатели ушли через десять лет» . Журнал Analytics India . Проверено 10 июня 2023 г.
- ^ «[Запуск продукта] Знакомство с моделями Kaggle | Наука о данных и машинное обучение» .
- ^ Бирн, Сиара (12 декабря 2011 г.). «Kaggle объявляет конкурс, который поможет Microsoft Kinect освоить новые жесты» . ВенчурБит . Проверено 13 декабря 2011 г.
- ^ Вигглсворт, Робин (8 марта 2017 г.). «Хедж-фонды применяют новые методы для поиска новых технологических талантов» . Файнэншл Таймс . Великобритания . Проверено 29 октября 2017 г.
- ^ «Сообщество машинного обучения бросает вызов Хиггсу» . Журнал «Симметрия» . 15 июля 2014 года . Проверено 14 января 2015 г.
- ^ Кэггл. «Правила и условия — Kaggle» .
- ^ Кэггл. «Торговля в классе» . Архивировано из оригинала 16 июня 2011 г. Проверено 12 августа 2011 г.
- ^ Карпентер, Дженнифер (февраль 2011 г.). «Пусть победит лучший аналитик» . Научный журнал . Том. 331, нет. 6018. стр. 698–699. дои : 10.1126/science.331.6018.698 . Проверено 1 апреля 2011 г.
- ^ Сонас, Джефф (20 февраля 2011 г.). «Шахматный рейтинговый конкурс Deloitte/ФИДЕ» . Шахматная база . Проверено 3 мая 2011 г.
- ^ Фу, Фрэн (6 апреля 2011 г.). «Смартфоны для прогнозирования времени в пути по Новому Южному Уэльсу?» . Австралиец . Проверено 3 мая 2011 г.
- ^ «Семинар NIPS 2014 по физике высоких энергий и машинному обучению» . JMLR W&CP . Том. 42.
- ^ Атанасопулос, Джордж; Гайндман, Роб (2011). «Ценность обратной связи в соревнованиях по прогнозированию» (PDF) . Международный журнал прогнозирования . Том. 27. С. 845–849. Архивировано из оригинала (PDF) 16 февраля 2019 г. Проверено 4 марта 2022 г.
- ^ «Система прогресса Kaggle» . Каггл . Проверено 03 апреля 2023 г.
- ^ Карл Макбрайд Эллис (10 февраля 2022 г.). «Торговля в цифрах» . Каггл . Проверено 1 ноября 2023 г.
Дальнейшее чтение [ править ]
- «Конкуренция проливает свет на темную материю», Управление научно-технической политики, веб-сайт Белого дома, июнь 2011 г.
- «Пусть победит лучший алгоритм…», The Wall Street Journal , март 2011 г.
- «Конкурс Kaggle направлен на повышение квалификации редакторов Википедии», New Scientist , июль 2011 г. Архивировано 22 марта 2016 г. на Wayback Machine.
- «Верификация исследований системной биологии в эпоху совместной конкуренции», Nature Nanotechnology , сентябрь 2011 г.
