¿Cuánta experiencia ML necesita uno para las competiciones ML de Kaggle?

Experiencia de programación

NIVEL PRINCIPIANTE : lea los datos y cree el archivo de envío.

NIVEL INTERMEDIO: aplique validación cruzada, realice ingeniería de características y selección, y ajuste los parámetros.

NIVEL AVANZADO: acceso al servidor para la construcción rápida de modelos. Comprensión avanzada de todas las técnicas que enumeré anteriormente y la capacidad de implementarlas rápidamente guiado por una biblioteca personal de código y experiencia anteriores.

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Experiencia ML

NIVEL PRINCIPIANTE: aplique un modelo ML simple (como la regresión lineal)

NIVEL INTERMEDIO – Comprenda varios modelos de ML

NIVEL AVANZADO: comprensión avanzada de múltiples métodos de ML y métodos de conjunto (por ejemplo, embolsado, refuerzo, apilamiento).

Problemas que puedes abordar

NIVEL PRINCIPIANTE: cualquier problema que solo le proporcione una tabla de predictores numéricos

NIVEL INTERMEDIO: problemas que incluyen muchos archivos JSON o texto o características categóricas.

NIVEL AVANZADO : conjuntos de datos complicados que involucran características para múltiples objetos. Imágenes o sonidos.

Hay una buena cantidad de práctica y conocimientos de capacitación disponibles a través de ejemplos de capacitación y foros. Recomiendo tomarse un tiempo para sentirse cómodo con Python y / o R, ya que hay una gran cantidad de bibliotecas en ambos que pueden ayudarlo a lograr lo que necesita.

Todavía puede hacer Kaggle sin saber qué hacen cada algoritmo, ya que scikit-learn en Python y varios paquetes en R construirán los modelos por usted. Puede construir modelos bastante simples y enviarlos.

Sin embargo, para hacerlo bien en Kaggle, deberá poder implementar varias formas de validación cruzada para probar su modelo y mejorar su puntaje. Además, deberá poder comprender los modelos lo suficientemente bien como para poder ajustar los modelos con cuidado y comprender los beneficios relativos de cada modelo.

El conocimiento de leer un libro o tomar una clase de Coursera es definitivamente suficiente para comenzar. Pruebe diferentes métodos y características, combínelos, experimente con la optimización y haga preguntas en los foros. ¡Llegarás lejos!