استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون

یک شبکه اجتماعی تخصصی در نظر بگیرید که می توانید در آن با میلیون ها برنامه نویس و علاقه مندان به این حوزه در ارتباط بوده و هزاران پروژه را در سراسر جهان قبول کرده و مدیریت کنید. اگر شنیدن کلمات هوش مصنوعی، پایتون، آموزش و رقابت بین المللی شما را هیجان زده می کند، این مقاله مخصوص شما است! زیرا قصد داریم یکی از برترین پلتفرم هایی که ممکن است تا به حال حتی اسمی از آن نشنیده باشید را به شما معرفی کرده و نحوه استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون را برای تان بازگو کنیم.

Kaggle چیست؟

Kaggle از بهترین پلتفرم های آنلاین و محبوب برای یادگیری ماشین و علم داده می باشد که فضایی رقابتی برای تمام اعضا خود در نظر گرفته است. در این پلتفرم که در سال 2010 توسط دو شخص با نام های آنتونی گلد بلوم و بن همنر ایجاد شده تمام فعالیت های حرفه ای و پروژه هایی که شرکت کرده اید ذخیره می شود و در صورت شرکت کردن در هرگونه مسابقات رقابتی، جوایزی به شما اختصاص خواهد یافت. بنابراین می توانید از این بستر برای اشتراک گذاری مهارت های خود، به روز ماندن و دستیابی به آخرین کدها و داده های منتشر شده در انجمن برنامه نویسان استفاده کنید. 

مزایا و معایب استفاده از Kaggle در Phyton

مزایا	معایب
دسترسی به داده‌های بزرگ و متنوع	زمان بر بودن مراحل یادگیری
ایجاد انگیزه برای یادگیری و بهبود مهارت ها	رقابت شدید و سطح بالا
جامعه قوی و پشتیبانی برای ارائه راه حل های متنوع	محدودیت در انتخاب داده ها
کمک به یادگیری زبان پایتون و تکنیک‌های یادگیری ماشین	محدودیت در پیاده سازی تکنیک و الگوریتم ها
کتابخانه ها و ابزارهای آماده	احتمال تضعیف شدن روحیه در هنگام شرکت در مسابقات
امکان تست انواع مدل ها	پشتیبانی از زبان های دیگر

آیا Kaggle برای Phyton خوب است؟

در یک کلام بله! اما چرا و به چه علت Kaggle برای یادگیری پایتون خوب است؟ این بستر می تواند در کسب تخصص پایتون کمک زیادی به شما بکند. زیرا در دوره های مبتدی موجود در Kaggle مفاهیم اولیه برنامه نویسی بررسی شده و به دلیل ارائه انواع مطالب توسط برنامه نویسان مجرب از صحت دوه ها می توان اطمینان حاصل کرد. همچنین با کمک آموزش های رایگان، افراد علاقه مند می توانند علاوه بر حیطه های شغلی توسعه دهندگی پایتون، تحلیل داده، مهندسی ML، برای کار در رشته های مدرن مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و علم داده نیز آماده خواهند شد. 

بهترین پروژه های پایتون برای مبتدیان در Kaggle

با استفاده از بستر Kaggle در پایتون می توانید پروژه های زیادی کار کنید، اما اگر مبتدی هستید و جدیداً با نحوه استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون آشنا شده اید موارد زیر را به شما پیشنهاد می کنیم:

1. Hangman: یکی از پروژه هایی که می توانید یک بازی با حدس زدن حروف برای تشکیل دادن کلمات بسازید.
2. Tic Tac Toe: از بازی هایی که باید با برنامه نویسی خاص یک نفر را برنده اعلام کرد.
3. Password generator: برنامه نویسی با پایتون برای ایجاد رمزهای تصادفی، کدهای ASIC، چند کارکرد از پایتون و ... .
4. Word Count: برنامه ای برای فایل های متنی است که تعداد کلمات در آن را مشخص می کند.
5. Python Data Analysis: استفاده از برنامه های Pandas ،Matplotlib و Numpy برای تجزیه، تحلیل و آنالیز داده ها در پایتون.

مراحل راه اندازی Kaggle Notebooks

اگر می خواهید که با Kaggle کار کنید باید یک حساب رسمی در این پلتفرم داشته باشید. پس گزینه Register را انتخاب کنید.

برای این کار ابتدا با کمک Google و یا اکانت Gmail اکانت خود را باز کنید.

به صفحه Code بروید.

اکنون می توانید NoteBook های دیگران را مشاهده کرده و در صورت تمایل NoteBook های جدید خود را ایجاد کنید.

با استفاده از این گزینه یک NoteBook به شکل Jupyter برای شما ایجاد خواهد شد.

برای جا به جایی بین Notebook editor و Script editor می توانید به ترتیب از گزینه های File و Editor Type استفاده کنید.

تغییراتی که انجام داده اید نیز به صورت زیر نمایش داده خواهد شد.

نحوه استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون

مراحلی که می توانید از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون استفاده کنید را در ادامه موضوع امروز برای شما ذکر خواهیم کرد تا به بهترین نحو از این فناوری برای ارتقا اطلاعات خود کمک بگیرید:

1- ایجاد حساب کاربری

اولین مرحله از نحوه استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون، ثبت نام در Kaggle است که تمام این مراحل در تیتر قبلی به شما آموزش داده شد. 

2- آشنایی با رابط کاربری

پس از ثبت نام و ایجاد کردن حساب کاربری باید با بخش های مختلفی از این وب سایت آشنا شوید که در زیر به آن ها اشاره نموده ایم:

• صفحه اصلی: شامل شامل مسابقات، Datasets و نتایج تحقیقات است.
• Competitions: لیست مسابقات موجود همراه با توضیحات
• Datasets: مجموعه ای از داده های که می توان در پروژه ها استفاده کرد.
• Kernels: مکانی برای نوشتن کدها به صورت آنلاین

3- شروع با پروژه یا مسابقات

برای انتخاب یک مسابقه و شروع رقابت باید به بخش Competitions رفته و یکی از آن ها را گزینش کنید تا توضیحات را مطالعه نموده و داده های لازم همراه با مهارت هایی که نیاز به آگاهی از آن ها دارید را بدانید.

4- استفاده از Kernels

محیط Kaggle Kernels جایی برای اجرا کدهای Phyton و R است که در آن می توانید مزیت ها مانند محیط آنلاین، دیتاست ها، قابلیت های اشتراک گذاری اطلاعات و ... را تجربه کنید.

5- کسب مهارت از دیگران

همان طور که از مفهوم Kaggle نیز پیداست این پلتفرم برای فهمیدن به روزترین اطلاعات در مورد برنامه نویسی با پایتون و استفاده از نتایج و رویکردهای جدید برای رسیدن به بهترین نتیجه، مناسب می باشد.

6- آموزش و منابع

در روند نحوه استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشینی در پایتون می توانید به Kaggle Learn سر بزنید و مهارت هایی مانند Intro to Machine Learning ،Data Visualization و Deep Learning را کسب کنید.

7- مشارکت در جامعه 

چالش ها و مباحثی که در این پلتفرم برای برنامه نویسان در نظر گرفته شده است می تواند نوعی برای استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون مفید بوده و سوالات مبهم ذهنی شما را رفع کند.

8- مدیریت زمان و پروژه

قطع به یقین یکی از برترین تکنیک های موفقیت در تمام پروژه ها، داشتن یک برنامه بلند مدت و یک برنامه کوتاه مدت است که می تواند پیشرفت در مهارت و پروژه ها را به شما نشان دهد.

سخن آخر

همان طور که اشاره شد در واقع Kaggle پلتفرمی است که یادگیری و تجزیه و تحلیل داده های زبان Phyton را آسان تر کرده و منابع اساسی یادگیری های ماشینی را در اختیار علاقه مندان به توسعه دهندگی با پایتون ارائه می کند. امیدواریم استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون برای شما نیز جذاب بوده باشد و از این طریق بتوانید به بهترین آموزش ها و مسابقه های بین المللی دسترسی داشته باشید. منتظر نظرات شما در خصوص استفاده از Kaggle برای یادگیری ماشین با پایتون هستیم.