Новое соревнование в области науки о данных, где выгодно отличаться Не каждый специалист по данным хочет играть в «Найди лучшую версию XGBoost». Соревнования по науке о данных устарели. По мере появления области науки о данных знаковые конкурсы, такие как Netflix Prize и ранние конкурсы Kaggle, поощряли новые алгоритмы и творчество. Но теперь есть несколько алгоритмов, которые, как известно, лучше всего работают с определенными типами задач. Сегодня соревнования по науке о данных..

В предыдущей статье я продемонстрировал метод итеративного чтения данных для турнира Numerai, реализации предварительной обработки данных и обучения высокоуровневых алгоритмов из scikit путем создания переменной класса. Я также включил реализацию состязательной проверки, которая заключается в намеренном выборе наиболее похожих на тестовые данные. Предполагается, что обучающие и тестовые наборы могут поступать из разных дистрибутивов, и нам предоставляется большой набор обучающих данных..

На этой неделе мы узнали, что искусственный интеллект DeepMind от Google научился играть в шахматы на сверхчеловеческом уровне за четыре часа - и без какого-либо утомительного изучения дебютов и эндшпилей, характерных для человеческой шахматной стратегии. Программисты усвоили правила шахмат и заставили ИИ сыграть против него 44 миллиона партий, обучаясь по ходу дела. Результат был описан гроссмейстером Питером Хайне Нильсеном следующим образом: «Я всегда задавался вопросом, как было бы,..

Создание прогнозов для Numerai с помощью нейронных сетей Обзор По сути, идея турнира Numerai состоит в том, чтобы позволить специалистам по обработке данных использовать методы машинного обучения, чтобы зарабатывать деньги, создавая прогнозы для хедж-фонда Numerai. Numerai Numerai - это новый вид хедж-фонда, созданный сетью специалистов по данным. numer.ai Методами машинного обучения могут быть нейронные сети, случайные леса,..