Abschließende Gedanken

Eine Kaggle-Competition in Python gewinnen

Yauhen Babakhin

Kaggle Granmaster

Was wir gelernt haben

 

  • Was ist Kaggle
  • Problem verstehen
  • EDA durchführen
  • Lokale Validierung aufbauen
  • Neue Features erzeugen
  • Modell-Ensembles bauen
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Kaggle vs. Data Science

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Kaggle vs. Data Science

Data Analytics

  • Kaggle hilft hier nicht
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Kaggle vs. Data Science

Data Analytics

  • Kaggle hilft hier nicht

Machine-Learning-Modelle

  1. Mit dem Business sprechen. Problem definieren
  2. Daten sammeln
  3. Metrik wählen
  4. Train-/Test-Split erstellen
  5. Modell erstellen
  6. Modell in Produktion bringen
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