How to make money by Kaggle

Spread the love

How to make money by Kaggle पर एक विशिष्ट प्रतियोगिता में आयोजक शामिल होता है जो अपने बारे में जानकारी प्रदान करता है, समस्या का वर्णन करता है, इसके समाधान के लिए समय सीमा निर्दिष्ट करता है, सही समाधान के लिए मानदंड और विजेता के लिए इनाम निर्दिष्ट करता है।

कार्य को सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए प्रतिभागियों को विभिन्न तरीकों, मॉडलों और एल्गोरिदम को लागू करने की आवश्यकता होती है। अधिकांश कागल प्रतियोगिताओं में, उपयोगकर्ताओं के पास प्रतियोगिता की शुरुआत में संपूर्ण डेटासेट तक पहुंच होती है।

फिर वे डेटा को डाउनलोड और विश्लेषण कर सकते हैं, स्थानीय डेटा के आधार पर या प्लेटफ़ॉर्म की नोटबुक पर मॉडल बना सकते हैं, और भविष्यवाणी फ़ाइल अपलोड बना और निष्पादित कर सकते हैं।

Kaggle प्रतियोगिता क्या है?

Kaggle प्रतियोगिता एक ऐसी घटना है जहां प्रतियोगी कुशल मशीन लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करते हैं, और विजेता वास्तविक पुरस्कार राशि अर्जित करता है। इस कंप्यूटर विज्ञान प्रतियोगिता का मेजबान या तो कागल स्वयं है या WHO या Google जैसी उद्योग-अग्रणी कंपनी है।

यह प्रतियोगिता सहज और रचनात्मक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने की आपकी क्षमता को मापती है। यह ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म प्रत्येक प्रतियोगिता प्रारूप के लिए अलग-अलग प्रतियोगिता नियम निर्धारित करता है, इसलिए आपको उन्हें बहुत ध्यान से पढ़ना चाहिए। यह उत्तर आपको कागल प्रतियोगिताओं के बारे में वह सब कुछ बताएगा जो आपको जानना आवश्यक है।

How to make money by Kaggle

कागल – डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक ऑनलाइन समुदाय है जो कौशल बढ़ाने, सड़क पर साख बनाने और जल्दी पैसा कमाने के लिए $ 50,000 तक के पुरस्कारों के साथ प्रतियोगिताओं की मेजबानी करता है।

हालाँकि, कागल लीडरबोर्ड पर आने के लिए धैर्य, कड़ी मेहनत और निरंतर अभ्यास की आवश्यकता होती है। ध्यान रखें, यह प्लेटफ़ॉर्म दुनिया के सबसे प्रतिभाशाली डेटा वैज्ञानिकों का घर है।

ग्रैंडमास्टर बनने के लिए आपको उच्च स्तर के समर्पण और विषय वस्तु के ज्ञान की आवश्यकता होती है। यहां, हम कागल प्रतियोगिता कैसे जीतें इसका एक त्वरित अवलोकन देते हैं।

Step 1

खेल के नियमों को तब तक सीखें जब तक आप उन्हें शांत न कर दें। आगे बढ़ने के लिए, आपको सारांश, विवरण, समयरेखा, मूल्यांकन, पात्रता मानदंड और पुरस्कार सहित प्रतियोगिता के अंदर और बाहर को समझना चाहिए। प्रतियोगिता की समय-सीमा जैसे छोटे कारक डील-ब्रेकर साबित हो सकते हैं।

Read also- What is Kaggle in hindi

कागल प्रतियोगिता पर तब तक काम शुरू न करें जब तक आपको सभी निर्देश याद न हो जाएं। छलांग लगाने से पहले देखो।

Step 2

दूसरा चरण प्रदर्शन मेट्रिक्स का जायजा लेना है। अनुभवी कागलर्स स्कोर में सुधार के लिए एक विशिष्ट उपाय के अनुरूप अनुकूलित पद्धति का उपयोग करते हैं।

चूँकि मीन स्क्वायर एरर (MSE) और मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) शब्द समान हैं, अंतर को समझने में असफल होने से आपका अंतिम स्कोर कम हो जाएगा।

Step 3

तीसरा कदम तथ्यों को पूरी तरह से समझना है। डेटासेट में गुम और शून्य मानों और छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने के लिए, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण से शुरुआत करें। आपके पास डेटा के बारे में जितनी अधिक जानकारी होगी, आप उतने ही बेहतर मॉडल बना सकते हैं।

प्रतिस्पर्धा में आगे रहने के लिए डेटा जानना और मॉडल का गहरा ज्ञान होना भी महत्वपूर्ण है। कागल मास्टर, मार्क टेनेंहोल्ट्ज़, कुछ महत्वपूर्ण तरकीबें साझा करते हैं:-

सुविधाजनक कार्य लिखें: ये ऐसे कार्य हैं जो सामान्य डेटा परिवर्तन, विज़ुअलाइज़ेशन, त्रुटि विश्लेषण आदि करते हैं।

त्रुटि विश्लेषण कोड लिखें- इसलिए कोड की थकान के कारण चरण को न छोड़ें क्योंकि यह बहुत लंबा रास्ता तय करता है।

Step 4

सबसे महत्वपूर्ण कदम अपना स्थानीय सत्यापन वातावरण बनाना है। पूरी तरह से लीडरबोर्ड स्कोर पर निर्भर रहने के बजाय, आप लगातार परिणाम बनाने में सक्षम होंगे। आप अपने वातावरण में जितनी बार चाहें सबमिशन चला सकते हैं, और कागल टूर्नामेंट में आप प्रति दिन पांच सबमिशन तक सीमित नहीं हैं।

एक बार जब आप परिणामों से संतुष्ट हो जाएं तो आप लाइव प्रतियोगिता में भाग ले सकते हैं। यह आपको उन प्रतिस्पर्धियों पर महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है जिनके पास अपना स्थानीय पारिस्थितिकी तंत्र स्थापित नहीं है।

How to make money by live streaming

Step 5

चर्चा बोर्ड और मंच आपके सबसे अच्छे दोस्त हैं। आप जिस प्रतियोगिता में हैं, उसके बारे में सूचनाएं प्राप्त करने के लिए फ़ोरम में शामिल हों। इसके अलावा, फ़ोरम आपको अपडेट रखेगा कि आपके प्रतिस्पर्धी क्या कर रहे हैं। मेज़बान टूर्नामेंट के बारे में अपने विचार और सुझाव भी मंच पर अधिक बार साझा करते हैं।

Step 6

अनुसंधान महत्वपूर्ण है! कोड, बेंचमार्क, आधिकारिक व्यावसायिक ब्लॉग और व्यापक प्रकाशित पेपर या पेटेंट अक्सर ऐसी प्रतियोगिताओं की मेजबानी करने वालों के लिए उपलब्ध होते हैं। भले ही आप पहली कुछ बार जीत न पाएं, आप अपनी गलतियों से सीखेंगे, अपने कौशल में सुधार करेंगे और एक बेहतर डेटा वैज्ञानिक बनेंगे।

Step 7

अब कुछ सामूहिक मॉडलों को एक साथ रखने का समय आ गया है। इसमें केवल आपके द्वारा स्वयं बनाए गए सभी मॉडलों को एकीकृत करना शामिल है। अलग-अलग टीमें आम तौर पर अपने स्कोर को बेहतर बनाने के लिए अपने मॉडलों को मर्ज करने के लिए हाई-प्रोफाइल इवेंट में एक साथ आती हैं।

चूँकि कागल पर कोई भी प्रतियोगिता किसी एक मॉडल द्वारा नहीं जीती गई है, इसलिए कई स्वतंत्र मॉडलों को संयोजित करना एक अच्छा विचार है, भले ही आप अकेले सवारी कर रहे हों।

Step 8

अंतिम चरण सर्वोत्तम दृष्टिकोण चुनना है। कागल के टूर्नामेंटों में न्यूरल/डीप लर्निंग नेटवर्क और फ़ीचर इंजीनियरिंग लगातार प्रमुख रणनीति के रूप में उभरे हैं। अपना दृष्टिकोण बुद्धिमानी से चुनें!

हमें उम्मीद है कि यह आपको कागल प्रतियोगिताओं में सफल होने में मदद करेगा, या कम से कम आपको एक बेहतर डेटा वैज्ञानिक बनाएगा। और पढ़ें: कागल ट्रिपल ग्रैंडमास्टर रॉब मुल्ला के साथ साक्षात्कार

kaggle competitions हिंदी में

अब जब हमने कागल की बुनियादी बातों जैसे नोटबुक और डेटासेट को कवर कर लिया है, तो हम कागल प्रतियोगिताओं के बारे में सबसे अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों पर विचार कर सकते हैं: उनका आयोजन कौन कर रहा है? क्या मैं प्रतिस्पर्धा कर सकता हूँ? मुझे प्रतिस्पर्धा क्यों करनी चाहिए?

वह आखिरी सवाल ही कुंजी है. कागल प्रतियोगिताएं चुनौतीपूर्ण मशीन लर्निंग कार्यों पर आधारित होती हैं जो स्वयं कागल या अन्य बड़ी कंपनियों, संगठनों और विश्वविद्यालयों द्वारा आयोजित की जाती हैं।

इन प्रतियोगिताओं में उपयोगकर्ता अधिक सटीक भविष्यवाणियाँ प्रस्तुत करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म पर अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं जो प्रतियोगिता के दौरान उनके द्वारा बनाए गए मशीन लर्निंग मॉडल द्वारा बनाई जाती हैं।

सबमिशन के बाद, एक स्कोर की गणना स्वचालित रूप से की जाती है जो दर्शाता है कि उनका मॉडल कितनी अच्छी तरह काम करता है।

यह एक आम ग़लतफ़हमी है कि इन प्रतियोगिताओं में भाग लेने से पहले संभाव्यता और सांख्यिकी पाठ्यक्रम लेना या कुछ मशीन लर्निंग लाइब्रेरी की गहरी समझ होना आवश्यक है।

सच तो यह है कि आप अपने स्तर की परवाह किए बिना कागल प्रतियोगिताओं में भाग ले सकते हैं और आपको भाग लेना भी चाहिए।

प्रतियोगिताएं केवल विशेषज्ञों के लिए नहीं हैं, और हर कोई उनसे मूल्यवान अनुभव प्राप्त कर सकता है और यहां तक ​​कि डेटा विज्ञान पोर्टफोलियो बनाने के लिए इनका लाभ भी उठा सकता है।


Spread the love

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *