Прикольная история

[Sergunka]

Подумаешь, зарегистрируется под другим именем. Делов-то. Увольнение из индюшатника скорее тоже плюс в карму.

Да я тоже полагаю, что не смертельно парень ловкий не пропадет

Дядя на самом деле туповат. Если знаешь ответы, то почему бы просто не подогнать под них тренировочые параметры? Никто бы ничего и не узнал. Но видимо скиллзов не хватило.

Дело в том, что тренировочный набор один для всех т.е. когда он ядро сдал, то его так и проверили обучили модель и прогнали тестовые данные. Все совпало и деньги выплатили. Собственно это косяк тех кто проверял так как надо было проверить сам код, а не ограничиваться черным боксом.
То что Вы предлагаете это красиво, но бабла бы ему не заплатили

Я, если чесно, не очень знаю как Кагл работает, но там разве не сдаешь уже натренированную модель, и широким жестом говоришь "Тестируйте!"? Особо продвинутые чуваки используют генетическое программирование, где модель генерит уже готовый код -- вот этот код и сдаешь. Модель тоже можно показать (хрен потом докажешь что она этот код не сгенерила).

Не там все проще просто посылаешь данные после тестирования типо обект и его класификация, очень тупо это просто текстовый файл в несколько килобайт. Сама модель типо model.h5 часто весит больеш гига довольно неудобно делать аплоад. Призеры просто отдают kernel в исходниках.

[Sergunka]

Боже какое совершенно дикое не знание предмета H20 полудохлый стартап в нашей индустрии с индюком основателем

Приличные конторы на статус kaggle grandmaster не ведутся? Хочется надеяться.

Ну пригласят на интервью. Многие с кегла устроились работать на вполне так хорошие места тот же Владимир Игловиков в Лифт устроился.

[alex_127]

Боже какое совершенно дикое не знание предмета H20 полудохлый стартап в нашей индустрии с индюком основателем

Приличные конторы на статус kaggle grandmaster не ведутся? Хочется надеяться.

Ну пригласят на интервью. Многие с кегла устроились работать на вполне так хорошие места тот же Владимир Игловиков в Лифт устроился.

Этот?
https://lenta.ru/news/2017/05/22/iglovikov/
challenge sponsors: mi5, mi6

[Sergunka]

Боже какое совершенно дикое не знание предмета H20 полудохлый стартап в нашей индустрии с индюком основателем

Приличные конторы на статус kaggle grandmaster не ведутся? Хочется надеяться.

Ну пригласят на интервью. Многие с кегла устроились работать на вполне так хорошие места тот же Владимир Игловиков в Лифт устроился.

Этот?
https://lenta.ru/news/2017/05/22/iglovikov/
challenge sponsors: mi5, mi6

Да, это он.

[alex_127]

Боже какое совершенно дикое не знание предмета H20 полудохлый стартап в нашей индустрии с индюком основателем

Приличные конторы на статус kaggle grandmaster не ведутся? Хочется надеяться.

Ну пригласят на интервью. Многие с кегла устроились работать на вполне так хорошие места тот же Владимир Игловиков в Лифт устроился.

Этот?
https://lenta.ru/news/2017/05/22/iglovikov/
challenge sponsors: mi5, mi6

Да, это он.

reading details at https://towardsdatascience.com/how-i-fo ... b22e511a1f
same (but funnier) in russian https://habr.com/ru/company/ods/blog/345992/

[Sergunka]

Приличные конторы на статус kaggle grandmaster не ведутся? Хочется надеяться.

Ну пригласят на интервью. Многие с кегла устроились работать на вполне так хорошие места тот же Владимир Игловиков в Лифт устроился.

Этот?
https://lenta.ru/news/2017/05/22/iglovikov/
challenge sponsors: mi5, mi6

Да, это он.

reading details at https://towardsdatascience.com/how-i-fo ... b22e511a1f
same (but funnier) in russian https://habr.com/ru/company/ods/blog/345992/

Да я это читал на хабре когда вышло. Я вижу, что в карму плюс вогнал Английский, конечно, у Владимира жесть

[alex_127]

Ну пригласят на интервью. Многие с кегла устроились работать на вполне так хорошие места тот же Владимир Игловиков в Лифт устроился.

Этот?
https://lenta.ru/news/2017/05/22/iglovikov/
challenge sponsors: mi5, mi6

Да, это он.

reading details at https://towardsdatascience.com/how-i-fo ... b22e511a1f
same (but funnier) in russian https://habr.com/ru/company/ods/blog/345992/

Да я это читал на хабре когда вышло. Я вижу, что в карму плюс вогнал Английский, конечно, у Владимира жесть

Я не читал тогда. Ну что, молодец. Я сам немного олимпиадил - очень давно. Но это совсем не программирование. Я смотрю по людям которых я туда иногда скриню(как вы понимаете, ничего я в этом ml/AI не знаю, но моя задача другая). И пока непонятен вклад этого товарища - молод очень. Будем посматривать с годами.

[liamkin]

как-бы гроссмейстер говорите? неплохой титул

[Sergunka]

как-бы гроссмейстер говорите? неплохой титул

Там и деньги довольно часто неплохие бывают если выйграешь. Призовой фонд более 100К обычное явление.

P.S. Я помнится здесь открывал года два назад топик как играть на kaggle.com на самом деле вещь довольно увлекательная. У меня уже и дети подсели

[liamkin]

как-бы гроссмейстер говорите? неплохой титул

Там и деньги довольно часто неплохие бывают если выйграешь. Призовой фонд более 100К обычное явление.

P.S. Я помнится здесь открывал года два назад топик как играть на kaggle.com на самом деле вещь довольно увлекательная. У меня уже и дети подсели

Ну, это если выиграешь. А если проиграешь? Тотализатор какой-то!
Шучу.
Дело это хорошее. Сходить посмотреть надо. Если какой-то тухлый физик, с Питоном, и без знания плюсов, смог выиграть, то уж нам-то, обладателям Текметрикса, и сам Бог велел!

[Sergunka]

как-бы гроссмейстер говорите? неплохой титул

Там и деньги довольно часто неплохие бывают если выйграешь. Призовой фонд более 100К обычное явление.

P.S. Я помнится здесь открывал года два назад топик как играть на kaggle.com на самом деле вещь довольно увлекательная. У меня уже и дети подсели

Ну, это если выиграешь. А если проиграешь? Тотализатор какой-то!
Шучу.
Дело это хорошее. Сходить посмотреть надо. Если какой-то тухлый физик, с Питоном, и без знания плюсов, смог выиграть, то уж нам-то, обладателям Текметрикса, и сам Бог велел!

Там к сожалению надо больше иметь представление о моделировании как таковом и очень хорошо прочухать саму предметную область, чтоб модель тренировать. Этот процесс больше схож с постановкой экперимента у физиков. В общем физики там обычно в топе. Про С++ я тоже поржал когда почитал Владимира

[Chessplayer]

Ну, это если выиграешь. А если проиграешь? Тотализатор какой-то!
Шучу.
Дело это хорошее. Сходить посмотреть надо. Если какой-то тухлый физик, с Питоном, и без знания плюсов, смог выиграть, то уж нам-то, обладателям Текметрикса, и сам Бог велел!

Алгоритмы на питоне разрабатывать самое то - больше всего открытых библиотек. Плюсы нужны, чтобы потом алгоритмы внедрять в продакшн. Как на них можно ресерч двигать не очень понятно.

[Chessplayer]

Я не читал тогда. Ну что, молодец. Я сам немного олимпиадил - очень давно. Но это совсем не программирование. Я смотрю по людям которых я туда иногда скриню(как вы понимаете, ничего я в этом ml/AI не знаю, но моя задача другая). И пока непонятен вклад этого товарища - молод очень. Будем посматривать с годами.

Ну вот например он один из авторов библиотеки albumentations, которая сейчас повсеместно используется для аугментации в компьютерном зрении и недавно была интегрирована в Pytorch.

[Chessplayer]

Приличные конторы на статус kaggle grandmaster не ведутся? Хочется надеяться.

Я думаю, что у людей из первой сотни рейтинга нет отбоя от предложений от рекрутеров. И это правильно. Там действительно серьёзные ребята. Можете глянуть на их модели вот здесь: https://kaggledb.com/solutions

[Chessplayer]

Зачем мне глядеть на их модели, я уже давно прошла период восторга от Kaggle. В свое время тоже им баловалась, лет 5 назад. Кое-что выучила, да.

Как статистику мне известно, что достижения в kaggle во многом random.

В реальной data science работе, построение и тюнинг модели - это 5% работы, и самые легкие и приятные причем (когда выучишь алгоритмы). 95% трудной работы - это политические игры для постановки задачи, data engineering и платформы, анализ и в конце таки extract business value.

Успех в Kaggle почти не коррелирует с успехом на работе. Что, в принципе, все уже давно знают.

Data science - это широкое понятие. И я готов поверить, что в вашей работе успехи на каггле особо не помогут, особенно если вы решаете более-менее стандартные бизнес-задачи. Однако, не соглашусь с тем, что достижения там random, особенно в deep learning. Многие из тех, кто там стабильно берут золотые медали, занимаются machine learning research и разрабатывают новые алгоритмы, а это существенно выше уровня среднего дата сайнтиста.