Kaggle竞赛经典案例深度剖析

admin

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

                                 
   
        
            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。
                    查看完整目录
               
            
        
   
   
        
            专属服务
            
               
                    每个IT资源网课程，都是一个专业的技术社区
                    个性化增值服务，学习有保障更高效
                    
                        
                        
                            答疑专区+技术社区
                            连百度谷歌都搜不到的问题，在这里讲
师都将耐心详细解答，更有小伙伴一起
交流互动，共同进步。
                        
                        
                        
                            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
                    
               
            
        
   
                               

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复