Nikhil Mishra의 Kaggle Grandmaster가되는 여정

Kaggle Grandmaster Nikhil Kumar Mishra는 그의 우승 전략을 공유합니다

H2O.AI의 선임 데이터 과학자 인 Nikhil Kumar Mishra는 최근 5 번째 금메달을 확보 한 후 Kaggle Grandmaster 타이틀을 달성했습니다. 분석 Vidhya와의 독점 인터뷰에서 그는 7 년의 여정, 그가 직면 한 도전, 그리고 그의 성공으로 이어진 주요 전략을 공개합니다.

주요 통찰력 :

• Kaggle은 최첨단 기술 및 기술을 실험 할 수있는 플랫폼을 제공합니다.
• 경쟁은 협업, 포트폴리오 구축 및 네트워킹 기회를 촉진합니다.
• 학습하는 가장 좋은 방법은 과거 경쟁에서 솔루션을 분석하여 새로운 데이터 세트에 적용하는 것입니다.
• 성공을위한 세 가지 중요한 기술 : 조기 참여, 효과적인 자원 관리 및 연구에 대한 업데이트 유지.
• 권장 코스 : Andrej Karpathy의 CS231, Andrew Ng의 기계 학습 과정 및 Gilbert Strang의 선형 대수 비디오.

그랜드 마스터로의 여정 :

Mishra의 Journey는 Andrew Ng의 유명한 기계 학습 과정으로 시작하여 많은 데이터 과학자들의 것들을 반영합니다. 재정적 성공은 즉각적이지 않았지만 초기 동기는 돈을 벌 수있는 잠재력에서 비롯되었습니다. 그는 분석 Vidhya 및 Kaggle과 같은 플랫폼에서 최고의 경쟁자들로부터 얻은 영감에 대한 그의 끈기를 인정하여 일관된 노력과 좌절로부터의 학습이 핵심임을 증명했습니다. 최신 기술을 활용하고 그의 학습을 실제 시나리오에 적용 할 수있는 기회는 그의 헌신을 더욱 발전시켰다.

기억에 남는 이정표 :

Mishra는 그의 첫 번째 중요한 Kaggle 경쟁 인 Microsoft Malware Prediction Challenge를 생생하게 회상합니다. 이 경험은 Kaggle의 협력 적 특성을 강조했으며 전 세계의 경험이 풍부한 참가자와 팀워크를 포함했습니다. 그의 첫 승리는 재정적으로 겸손하지만 귀중한 성취감을 제공하고 그의 능력을 검증했습니다.

Kaggle의 세 가지 주요 학습 :

1. 협업 : 다양한 개인과의 협력은 관점과 문제 해결 접근법을 확대합니다.
2. 빠른 반복 : 시간이 지남에 따라 제한된 환경은 빠른 학습 및 실험을 촉진합니다.
3. 경력 발전 : Kaggle 성공은 네트워킹 및 경력 전망을 크게 향상시킵니다.

Kaggle 대 실제 프로젝트 :

Kaggle은 빠른 혁신과 경계를 강조하는 반면 실제 프로젝트는 종종 가용 자원 내에서 충분한 정확도를 달성하는 데 우선 순위를 정합니다. 그러나 Kaggle 경쟁에서 얻은 강렬한 학습은 데이터 과학자들이 실제 과제를보다 효율적으로 처리 할 수 ​​있도록합니다. Kaggle은 또한 다른 곳에서는 쉽게 구할 수없는 최첨단 솔루션 및 기술에 대한 액세스를 제공합니다.

Kaggle 경쟁의 진화 :

Mishra는 수년에 걸쳐 경쟁 강도와 참가자 수가 크게 증가했으며보다 복잡하고 구조화되지 않은 데이터 문제로의 전환을 지적합니다.

솔로 vs. 팀 경쟁 :

솔로 대회는 독립적 인 계획 및 실행을 요구하는 반면 팀 노력은 협업 학습 및 작업량 배포를 제공합니다. 두 가지 접근 방식은 귀중한 기술에 기여합니다.

우선 데이터 유형 및 리소스 :

Mishra는 구조화되지 않은 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에 능숙하지만 구조화 된 데이터 문제에 대한 더 강력한 적성을 인정합니다. 그는 리소스 집약적 인 경쟁을위한 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도가 높아지는 것을 강조합니다.

경쟁에서의 시간 관리 :

Mishra는 경쟁이 끝날 때 필요한 불균형적인 노력을 강조하고, 장기 근무 시간과 강렬한 초점을 요구합니다.

Kaggle 커뮤니티 :

Mishra는 Kaggle 커뮤니티의 협력적이고지지적인 특성을 칭찬하여 귀중한 지식, 최첨단 기술 및 네트워킹 기회에 대한 액세스를 제공합니다.

초보자를위한 조언 :

야심 찬 Kagglers에 대한 그의 주요 조언은 단순히 시작하는 것 입니다. 일관된 참여는 과거의 경쟁 솔루션을 공부하고 이러한 학습을 ​​적용하는 것과 함께 개선을 위해 중요합니다.

성공을위한 세 가지 필수 기술 :

1. 조기 시작 : 실험 시간을 극대화합니다.
2. 자원 계획 : 효율적인 반복을 위해 리소스 할당을 최적화합니다.
3. 지속적인 학습 : 연구 및 신기술에 대한 업데이트를 유지하십시오.

작업 및 경쟁 균형 :

Mishra의 고용주 H2o.ai는 경쟁 참여를 장려하는 지원 환경을 조성합니다. 그는 전임 직업과 동시에 경쟁을 통해 시간을 관리하며, 최종 경쟁의 마지막 단계에서 강렬한 초점을 우선시합니다.

미래의 목표 :

Mishra는 경쟁에 계속 참여하고, 순위를 높이고, 오픈 소스 프로젝트에 기여하며, 영향력있는 AI 제품을 개발하는 것을 목표로합니다.

결론:

Nikhil Kumar Mishra의 Kaggle Grandmaster Journey는 헌신, 협업 및 지속적인 학습에 대한 증거가됩니다. 그의 통찰력은 Kaggle 경쟁에서 뛰어나고 싶어하는 야심 찬 데이터 과학자들에게 귀중한 지침을 제공합니다. 이 기사는 또한 Datahack Summit 2024를 홍보합니다.

위 내용은 Nikhil Mishra의 Kaggle Grandmaster가되는 여정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!