【AI 人工智慧】Kaggle
更新於 2024/11/02閱讀時間約 2 分鐘
如果將人工智慧的演算法比喻為一台汽車，那麼資料就好像是驅動這台車的驅動力！任何一台車少了它，將無法順利向前行，也就無法達到交通之目的，所以掌握資料是非常重要的一件事！但許多人常會問，那麼在大數據的時代裡，我該如何去拿到這些資料並學習分析呢？今天我們就來針對這個主題談論一下吧！
一般來說，最直覺的方法就是找各領域擁有資料的人合作，由於AI工程師只懂得許許多多的算法，很常見的一個作法就是尋找某一特定領域的專家一起共同解決問題，這些專家不只提供資料，同時也提供他們專業領域的知識，來讓AI工程師可以不斷優化系統。
然而，並不是所有的人都有機會接觸到領域專家並合作，所以在這種情況下，參加比賽來獲取資料或許就是不錯的方法之一！而Kaggle這樣一個平台正好就能符合眾多人的需求！
Kaggle成立於2010年4月，它是一個數據分析以及數據建模的一個比賽平台，許多的企業以及領域專家能將資料發佈在上面，並號召世界上所有的資料科學家一同參與比賽解決問題，這樣一個平台大大的降低了過去拿取資料的困難度，也是推動資料科學的助力之一！
此外，在許多比賽辦完過後，這些資料不只保留再平台上供之後的人做參考，同時上面也有許多資深的專家再分享如何解決每種不同的資料集，藉由多多利用此平台，我們能更加的了解不同的公司、不同的領域該如何拿這些資料做應用，同時也能理解這些問題目前大概能被做到多好！
總之，藉由比賽來增加實戰經驗以及了解每個領域是如何用運資料是非常有用的一件事情！或許我們無法每個人都找到相對應的領域專家合作，但運用Kaggle這類的平台能幫助我們增加實戰經驗，提高我們對於資料的敏銳度！
＊本文由知名AI講師-Isaac Lee 李厚均所撰寫
文章轉載自我們共同經營的粉絲頁-小李談數智https://www.facebook.com/isaac60103
更多圖解內容可以到 耀西圖像視覺化教室看看https://www.facebook.com/YoshiGraphics
為什麼會看到廣告
11會員
33內容數
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！
隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
Hi 我是 VK~
很常會看到 Scale AI 的消息，粗淺知道他們是在做資料標記（Data Labeling，或稱數據標記）。近來也有討論說資料會先用完，還是算力。剛好趁著這個機會深入了解 Scale AI 在做些什麼，他們如何解決資料標記的問題，以及在這領域中還有哪些玩家。
這期來聊聊 S
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
數據分析與解讀
隨著數據的爆炸式增長，能夠分析、解讀和應用數據的能力變得至關重要。這包括熟悉數據分析工具和技術，如統計學、數據挖掘、機器學習等。然而，僅靠短時間的數據分析並不足以提供深入見解。
要熟悉數據分析工具和技術，如統計學、數據挖掘和機器學習，可以從以下幾個方面入手：
基礎知識的學習
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
有網際網路以後，的確任何的資訊都可以在網路上搜尋到， 但一個很大的問題就是「資訊是破碎的」。 這也就造成有些人的工作， 就是專門收集網路上的訊息，整理出系統，制訂框架， 寫出一篇篇充滿資源連結的文章， 作為導覽讀者遨遊網路的領路人。 而現在AI 出現，這些領路人，可以把工作做得更好！
鐺啦啦~我又來開新坑了，在<大家在用 AI 做什麼>系列中，會在 Kaggle 上找尋一些有趣的比賽，並實際去體驗，看看目前業界會使用 AI 來解決甚麼問題
本文談及資料科學的領域與分工。首先是建造一個AI的研發流程，資料收集到 AI 模型訓練的過程，AI經歷這一切流程被創造出來並產生價值；再來本文也提及在這個領域中的各種腳色、資料工程師、數據庫工程師、資料科學家和資料分析師的各種介紹。並且強調跨領域合作的重要性。
機器學習領域的專業人士可以從這篇文章中獲得寶貴的見解。
追求更大的數據集和更強大的模型一直是提升性能的核心策略。
以下是我在機器學習領域工作7年後的三個重大體悟。
▋體悟1 - 大數據的重要性
自2009年ImageNet問世以來，
數據集的規模和質量對機器學習的影響越
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
學習型、輔助型、完全型、支配型，學習者需要的是？
●閃電霹靂車(cyber formula)
應該是七年級男生心中的賽車動畫神作
在早期的競速題材中融入了AI輔助系統
協助駕駛在高速下因應賽場狀況
並讓駕駛快速下達指令調整車況
當時動畫(sin)的時間軸即是最近的2022年
小時候的我總會
徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！
隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
Hi 我是 VK~
很常會看到 Scale AI 的消息，粗淺知道他們是在做資料標記（Data Labeling，或稱數據標記）。近來也有討論說資料會先用完，還是算力。剛好趁著這個機會深入了解 Scale AI 在做些什麼，他們如何解決資料標記的問題，以及在這領域中還有哪些玩家。
這期來聊聊 S
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
數據分析與解讀
隨著數據的爆炸式增長，能夠分析、解讀和應用數據的能力變得至關重要。這包括熟悉數據分析工具和技術，如統計學、數據挖掘、機器學習等。然而，僅靠短時間的數據分析並不足以提供深入見解。
要熟悉數據分析工具和技術，如統計學、數據挖掘和機器學習，可以從以下幾個方面入手：
基礎知識的學習
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
有網際網路以後，的確任何的資訊都可以在網路上搜尋到， 但一個很大的問題就是「資訊是破碎的」。 這也就造成有些人的工作， 就是專門收集網路上的訊息，整理出系統，制訂框架， 寫出一篇篇充滿資源連結的文章， 作為導覽讀者遨遊網路的領路人。 而現在AI 出現，這些領路人，可以把工作做得更好！
鐺啦啦~我又來開新坑了，在<大家在用 AI 做什麼>系列中，會在 Kaggle 上找尋一些有趣的比賽，並實際去體驗，看看目前業界會使用 AI 來解決甚麼問題
本文談及資料科學的領域與分工。首先是建造一個AI的研發流程，資料收集到 AI 模型訓練的過程，AI經歷這一切流程被創造出來並產生價值；再來本文也提及在這個領域中的各種腳色、資料工程師、數據庫工程師、資料科學家和資料分析師的各種介紹。並且強調跨領域合作的重要性。
機器學習領域的專業人士可以從這篇文章中獲得寶貴的見解。
追求更大的數據集和更強大的模型一直是提升性能的核心策略。
以下是我在機器學習領域工作7年後的三個重大體悟。
▋體悟1 - 大數據的重要性
自2009年ImageNet問世以來，
數據集的規模和質量對機器學習的影響越
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
學習型、輔助型、完全型、支配型，學習者需要的是？
●閃電霹靂車(cyber formula)
應該是七年級男生心中的賽車動畫神作
在早期的競速題材中融入了AI輔助系統
協助駕駛在高速下因應賽場狀況
並讓駕駛快速下達指令調整車況
當時動畫(sin)的時間軸即是最近的2022年
小時候的我總會