Se voc\u00ea est\u00e1 lendo isto, provavelmente j\u00e1 se deparou com alguns tutoriais de Python, instalou o TensorFlow ou o Scikit-learn e percebeu uma dura verdade: aprender Ci\u00eancia de Dados ou Aprendizado de M\u00e1quina isoladamente \u00e9 incrivelmente tedioso (e ineficaz). Voc\u00ea est\u00e1 perdendo a aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica, a experi\u00eancia direta, os problemas do mundo real.<\/p>\n
\u00c9 aqui que entra a plataforma que est\u00e1 na boca de todos nos f\u00f3runs do Reddit e nas vagas de emprego do LinkedIn, aquela que poucos entendem completamente antes de se cadastrar. Vamos ao que interessa.<\/p>\n
O que \u00e9 exatamente isso? Kaggle<\/strong><\/a> e porqu\u00ea Google<\/strong> Ele pagou milh\u00f5es por essa plataforma em 2017? O Kaggle \u00e9 a maior comunidade de Ci\u00eancia de Dados e Aprendizado de M\u00e1quina do mundo. Em sua ess\u00eancia, funciona como um ecossistema abrangente onde desenvolvedores, estat\u00edsticos e entusiastas de IA colaboram, competem e criam modelos preditivos. N\u00e3o \u00e9 apenas um reposit\u00f3rio; \u00e9 uma plataforma que oferece competi\u00e7\u00f5es com pr\u00eamios em dinheiro, acesso gratuito a poder computacional (GPUs e TPUs), milhares de conjuntos de dados p\u00fablicos e um ambiente de execu\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo baseado em nuvem (Notebooks).<\/p>\n Mas ater-se \u00e0 defini\u00e7\u00e3o do dicion\u00e1rio seria um insulto \u00e0 sua intelig\u00eancia. Vamos mergulhar mais fundo na anatomia dessa fera da computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n A maioria das pessoas pensa que Kaggle<\/strong> \u00c9 apenas um lugar para baixar arquivos. Imagine isso Zillow<\/a><\/strong> (a gigante imobili\u00e1ria americana) \u00c9 necess\u00e1rio aprimorar seu algoritmo.<\/strong><\/a> Para prever os pre\u00e7os das casas, em vez de contratar 50 engenheiros com sal\u00e1rio fixo, eles publicam o problema no Kaggle, carregam seus dados (anonimizados) e oferecem US$ 1,2 milh\u00e3o \u00e0 equipe que criar o modelo mais preciso.<\/p>\n Isto \u00e9 crowdsourcing levado ao extremo. Milhares de mentes brilhantes competindo em tempo real. E sim, voc\u00ea pode participar do conforto do seu sof\u00e1.<\/p>\n Anteriormente conhecidos como "Kernels", esses Notebooks s\u00e3o ambientes Jupyter que rodam diretamente nos servidores do Kaggle. Tem um laptop com 4 GB de RAM que praticamente superaquece s\u00f3 de abrir o Chrome? Sem problemas. O Kaggle oferece acesso semanal a GPUs (como a Nvidia P100) e TPUs para treinar modelos de Deep Learning que, de outra forma, levariam semanas na sua m\u00e1quina local. Gr\u00e1tis. Configura\u00e7\u00e3o zero.<\/p>\n Voc\u00ea precisa de 50.000 radiografias de t\u00f3rax para treinar uma rede neural m\u00e9dica? Ou talvez um registro hist\u00f3rico de todas as falas de Os Simpsons? Elas existem. A comunidade est\u00e1 constantemente alimentando e limpando esses dados.<\/p>\nAl\u00e9m dos conjuntos de dados, a anatomia do Kaggle<\/h2>\n
.csv<\/code> Pensar sobre o naufr\u00e1gio do Titanic ou sobre os pre\u00e7os dos im\u00f3veis em Boston \u00e9 um grande erro. \u00c9 um ecossistema completo, projetado para levar voc\u00ea de um completo novato a um engenheiro contratado pelas FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google).<\/p>\n1. O \u201cColiseu Romano\u201d do Aprendizado de M\u00e1quina (Competi\u00e7\u00f5es)<\/h3>\n
2. Kaggle Notebooks: Seu Laborat\u00f3rio na Nuvem<\/h3>\n
3. O Grande Reposit\u00f3rio: Conjuntos de Dados da Comunidade<\/h3>\n
Para que serve o Kaggle no mundo real? (N\u00e3o \u00e9 s\u00f3 para jogar)<\/h2>\n