Nikhil Mishra

Kaggle Grandmaster Nikhil Kumar Mishra partage ses stratégies gagnantes

Nikhil Kumar Mishra, un scientifique principal de la données chez H2O.AI, a récemment obtenu le titre convoité de Kaggle Grandmaster après avoir obtenu sa cinquième médaille d'or. Dans cette interview exclusive avec Analytics Vidhya, il révèle son voyage de sept ans, les défis auxquels il a été confronté et les stratégies clés qui ont conduit à son succès.

Informations clés:

• Kaggle fournit une plate-forme pour expérimenter les technologies et techniques de pointe.
• Les compétitions favorisent la collaboration, la construction de portefeuille et les opportunités de réseautage.
• La meilleure façon d'apprendre est d'analyser les solutions des compétitions passées et de les appliquer à de nouveaux ensembles de données.
• Trois compétences cruciales pour le succès: participation précoce, gestion efficace des ressources et rester à jour sur la recherche.
• Cours recommandés: CS231 d'Andrej Karpathy, les cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng et les vidéos d'algèbre linéaire de Gilbert Strang.

Le voyage vers Grandmaster:

Le voyage de Mishra reflète celui de nombreux scientifiques des données, en commençant par le célèbre cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng. La motivation précoce provenait du potentiel de gagner de l'argent, bien que le succès financier n'ait pas été immédiat. Il attribue sa persistance à l'inspiration tirée des principaux concurrents sur des plateformes comme Analytics Vidhya et Kaggle, prouvant que des efforts cohérents et l'apprentissage des revers sont essentiels. L'occasion d'utiliser les dernières technologies et d'appliquer ses apprentissages à des scénarios du monde réel a encore alimenté son dévouement.

Jalons mémorables:

Mishra se souvient de manière vivante de sa première compétition importante de Kaggle - le Microsoft Malware Prediction Challenge. Cette expérience a mis en évidence la nature collaborative de Kaggle, impliquant un travail d'équipe avec des participants expérimentés du monde entier. Sa première victoire, bien que modeste financière, a fourni un sentiment d'accomplissement inestimable et validé ses capacités.

Trois apprentissages clés de Kaggle:

1. Collaboration: travailler avec diverses individus élargit les perspectives et les approches de résolution de problèmes.
2. Itération rapide: l'environnement limité au temps favorise l'apprentissage et l'expérimentation rapides.
3. Avancement de carrière: Kaggle Success stimule considérablement le réseautage et les perspectives de carrière.

Kaggle vs projets réels:

Alors que Kaggle met l'accent sur l'innovation rapide et la réussite aux limites, les projets du monde réel priorisent souvent la réalisation d'une précision suffisante dans les ressources disponibles. Cependant, l'apprentissage intense acquis des compétitions de Kaggle permet aux scientifiques des données pour gérer plus efficacement les défis du monde réel. Kaggle donne également accès à des solutions et technologies de pointe qui ne sont pas facilement disponibles ailleurs.

Évolution des compétitions de Kaggle:

Mishra note une augmentation significative de l'intensité de la concurrence et des chiffres des participants au fil des ans, ainsi qu'un changement vers des défis de données plus complexes et non structurés.

Concours solo vs équipe:

Les compétitions en solo exigent une planification et une exécution indépendantes, tandis que les efforts d'équipe offrent un apprentissage collaboratif et une distribution de charge de travail. Les deux approches contribuent à des compétences précieuses.

Types et ressources de données préférées:

Bien que compétent dans les données structurées et non structurées, Mishra reconnaît une aptitude plus forte pour les problèmes de données structurées. Il met en évidence la dépendance croissante à l'égard du cloud computing pour les compétitions à forte intensité de ressources.

Gestion du temps dans les compétitions:

Mishra met l'accent sur l'effort disproportionné requis pour la fin d'un concours, exigeant des heures de travail prolongées et une concentration intense.

La communauté de Kaggle:

Mishra loue la nature collaborative et solidaire de la communauté de Kaggle, offrant un accès à des connaissances inestimables, des techniques de pointe et des opportunités de réseautage.

Conseils pour les débutants:

Ses principaux conseils pour les aspirants Kagglers est de commencer simplement. La participation cohérente, associée à l'étude des solutions de compétition passées et à l'application de ces apprentissages, est cruciale pour l'amélioration.

Trois compétences essentielles pour le succès:

1. Démarrage précoce: maximiser le temps d'expérimentation.
2. Planification des ressources: optimiser l'allocation des ressources pour une itération efficace.
3. Apprentissage continu: restez à jour sur la recherche et les nouvelles techniques.

Équilibrer le travail et les compétitions:

L'employeur de Mishra, H2O.ai, favorise un environnement de soutien qui encourage la participation au concours. Il gère son temps en travaillant sur des compétitions simultanément avec son emploi à temps plein, en hiérarchisant une concentration intense pendant les dernières étapes des compétitions.

Objectifs futurs:

Mishra vise à continuer de participer à des compétitions, à améliorer son classement, à contribuer à des projets open source et à développer des produits d'IA percutants.

Conclusion:

Le voyage de Kaggle Grandmaster de Nikhil Kumar Mishra est un témoignage de dévouement, de collaboration et d'apprentissage continu. Ses idées offrent des conseils précieux aux aspirants scientifiques des données qui cherchent à exceller dans les compétitions de Kaggle et au-delà. L'article promeut également le Datahack Summit 2024.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!