وبلاگ تخصصی مباحث آموزش مجازی سازی و تکنولوژی های مجازی سازی

به زبان ساده کگل | Kaggle یک پلتفرم آنلاین علم داده است که در مالکیت گوگل بوده و برای دسترسی به مجموعه داه های، روش­های حل و رقابت های یادگیر ماشین (علم داده | Data Science ) استفاده می­شود.

استارت پروژه کگل | Kaggle در سال 2010 توسط آقای آنتونی گلدبلوم و جرمی هوارد با ارائه مسابقات یادگیری ماشین زده شد و امروزه به عنوان یک پلتفرم عمومی در حوزه پردازش داده ها در دسترس عموم قرار گرفته است، کگل در سال 2017 توسط شرکت گوگل خریداری شد و هم اکنون گوگل صاحب آن است.

خدمات ارائه شده توسط کگل | Kaggle :

• رقابت‌های یادگیری ماشین | Machine Learning: اولین محصول کگل بوده و هنوز هم مشهور است.
• کرنل کگل: یک محیط کار بر پایه سرویس ابری که توسط متخصصین علم داده برای پردازش داده و یادگیری ماشین استفاده می شود
• مجموعه داده‌های عمومی: مجموعه از داده ها و کرپس ها بوده که توسط افراد، پژوهشگران و شرکت ها در دسترس متخصصین علم داده قرار گرفته است.

مسابقات کگل | Kaggle :

تاکنون کگل | Kaggle صدها مسابقه در حوزه یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی | NLP ، پردازش تصویر | Image Processing و ... اجرا کرده است که باعث حل چالش و موفقیت بسیاری از مسائل شده است. از جمله آن می‌توان به پیشرفت‌های مهم در تحقیقات HIV، سیستم های تشخیص چهره و پیش‌بینی ترافیک و ... اشاره کرد.

نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle :

نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle به این شکل است که ابتدا سازمان یا شرکت، داده های چندسن ساله خود را در اختیار افراد قرار می دهد و سپس مسئله خود را به همراه هدف و میزان جایزه بیان می کند، در ادامه متخصصین علم داده هر یک به نوعی الگوریتم های توسعه داده خود را به همراه خروجی و میزان دقت در پاسخ به مسئله موجود در اختیار تیم داوری قرار می دهند در نهایت تیم داوری با توجه به معیارهای ارزیابی علم داده بهترین رویکرد و راه حل پیشنهاد شده را انتخاب کرده و آن تیم را به عنوان تیم برنده جایزه اعلام می کنند. بسیاری از شرکت های تجاری و بزرگ کارمندان تحلیلی خود را از این سایت انتخاب می کنند.

کرنل کگل | Kaggle:

متخصصین علم داده می توانند در محیط ارائه شده توسط پلتفرم کگل که بر پایه سرویس ابری است به راحتی الگوریتم های یادگیری ماشین خود را توسط دهند و از سخت افزهای این پلترفم برای اجرا و تست برنامه های خود استفاده کنند.

مجموعه داده‌ کگل | Kaggle :

یکی دیگر از مزایای پلتفرم کگل که باعث محبوبیت بیشتر آن شده است دسترسی رایگان متخصصین علم داده به میلیون ها کرپس یا مجموعه داده به منظور اجرا و یادگیری پروژه های علم داده.

آموزش دیتابیس درKaggle بصورت زیر می باشد:

1. ورود به Kaggle: ابتدا در Kaggle ثبت‌نام کنید.
2. انتخاب دیتاست: از بخش "Datasets" یک دیتاست مناسب پیدا کنید.
3. ایجاد نوت‌بوک: به قسمت "Notebooks" بروید و یک نوت‌بوک جدید ایجاد کنید.
4. اتصال دیتاست: از طریق pandas دیتاست را بارگذاری کنید:

   import pandas as pd  
   df = pd.read_csv('/kaggle/input/dataset.csv')  
   df.head()
   

5. اجرای کوئری‌های SQL: در نوت‌بوک‌های Kaggle می‌توان از SQL نیز استفاده کرد:

   SELECT * FROM dataset LIMIT 5;
   

با این روش می‌توانید به تحلیل داده و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بپردازید.

به زبان ساده کگل | Kaggle یک پلتفرم آنلاین علم داده است که در مالکیت گوگل بوده و برای دسترسی به مجموعه داه های، روش­های حل و رقابت های یادگیر ماشین (علم داده | Data Science ) استفاده می­شود.

استارت پروژه کگل | Kaggle در سال 2010 توسط آقای آنتونی گلدبلوم و جرمی هوارد با ارائه مسابقات یادگیری ماشین زده شد و امروزه به عنوان یک پلتفرم عمومی در حوزه پردازش داده ها در دسترس عموم قرار گرفته است، کگل در سال 2017 توسط شرکت گوگل خریداری شد و هم اکنون گوگل صاحب آن است.

خدمات ارائه شده توسط کگل | Kaggle :

• رقابت‌های یادگیری ماشین | Machine Learning: اولین محصول کگل بوده و هنوز هم مشهور است.
• کرنل کگل: یک محیط کار بر پایه سرویس ابری که توسط متخصصین علم داده برای پردازش داده و یادگیری ماشین استفاده می شود
• مجموعه داده‌های عمومی: مجموعه از داده ها و کرپس ها بوده که توسط افراد، پژوهشگران و شرکت ها در دسترس متخصصین علم داده قرار گرفته است.

مسابقات کگل | Kaggle :

تاکنون کگل | Kaggle صدها مسابقه در حوزه یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی | NLP ، پردازش تصویر | Image Processing و ... اجرا کرده است که باعث حل چالش و موفقیت بسیاری از مسائل شده است. از جمله آن می‌توان به پیشرفت‌های مهم در تحقیقات HIV، سیستم های تشخیص چهره و پیش‌بینی ترافیک و ... اشاره کرد.

نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle :

نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle به این شکل است که ابتدا سازمان یا شرکت، داده های چندسن ساله خود را در اختیار افراد قرار می دهد و سپس مسئله خود را به همراه هدف و میزان جایزه بیان می کند، در ادامه متخصصین علم داده هر یک به نوعی الگوریتم های توسعه داده خود را به همراه خروجی و میزان دقت در پاسخ به مسئله موجود در اختیار تیم داوری قرار می دهند در نهایت تیم داوری با توجه به معیارهای ارزیابی علم داده بهترین رویکرد و راه حل پیشنهاد شده را انتخاب کرده و آن تیم را به عنوان تیم برنده جایزه اعلام می کنند. بسیاری از شرکت های تجاری و بزرگ کارمندان تحلیلی خود را از این سایت انتخاب می کنند.

کرنل کگل | Kaggle:

متخصصین علم داده می توانند در محیط ارائه شده توسط پلتفرم کگل که بر پایه سرویس ابری است به راحتی الگوریتم های یادگیری ماشین خود را توسط دهند و از سخت افزهای این پلترفم برای اجرا و تست برنامه های خود استفاده کنند.

مجموعه داده‌ کگل | Kaggle :

یکی دیگر از مزایای پلتفرم کگل که باعث محبوبیت بیشتر آن شده است دسترسی رایگان متخصصین علم داده به میلیون ها کرپس یا مجموعه داده به منظور اجرا و یادگیری پروژه های علم داده.

آموزش دیتابیس درKaggle بصورت زیر می باشد:

1. ورود به Kaggle: ابتدا در Kaggle ثبت‌نام کنید.
2. انتخاب دیتاست: از بخش "Datasets" یک دیتاست مناسب پیدا کنید.
3. ایجاد نوت‌بوک: به قسمت "Notebooks" بروید و یک نوت‌بوک جدید ایجاد کنید.
4. اتصال دیتاست: از طریق pandas دیتاست را بارگذاری کنید:

   import pandas as pd  
   df = pd.read_csv('/kaggle/input/dataset.csv')  
   df.head()
   

5. اجرای کوئری‌های SQL: در نوت‌بوک‌های Kaggle می‌توان از SQL نیز استفاده کرد:

   SELECT * FROM dataset LIMIT 5;
   

با این روش می‌توانید به تحلیل داده و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بپردازید.