Kaggle 大师分享：数据科学竞赛的成功策略与工具选择

在2023年的Google Cloud Next大会上，Kaggle Grandmasters David Austin、Chris Deotte和Ruchi Bhatia分享了他们在Kaggle竞赛平台上的成功经验和技术。这次会议在拉斯维加斯举行，由Kaggle的Brenda Flynn主持。 核心人物 David Austin - 职位: NVIDIA首席AI软件工程师，开放源代码大模型应用开发技术负责人 - 背景: 拥有化学工程学位，曾在半导体制造、工业AI和大模型应用等多个领域工作，专注于技术和实际解决方案的交叉点 - 成就: 竞赛Grandmaster Ruchi Bhatia - 职位: HP数据科学与AI产品营销经理 - 背景: 卡内基梅隆大学信息系统管理硕士，通过导师辅导和个人经历激励和指导技术新手 - 成就: 最年轻的Notebooks、Datasets和Discussion三重Grandmaster Chris Deotte - 职位: NVIDIA高级数据科学家 - 背景: 数学学士，担任过多种职业如图形艺术师、摄影师、木工和教师，拥有计算科学与数学博士学位 - 成就: 四重Grandmaster 事件经过 竞赛动机及成功之路 Chris Deotte: 刚加入Kaggle时并未设定成为Grandmaster的目标，他被Kaggle的社区氛围和智力挑战所吸引。他的多元背景帮助他在竞赛中找到不寻常的解决方案，通过不断探索和学习，逐步达到了顶级水平。 Ruchi Bhatia: 她最初参加Kaggle竞赛是为了提高自己的实践技能，后来形成了持续迭代的习惯。她研究顶级解法，反复重建模型，直到完全理解。通过与更优秀的人合作，她不断提升自己，最终成为Grandmaster。 David Austin: 对于每个新的竞赛，他会花费最初几天时间来可视化和理解数据。这一方法在处理卫星图像竞赛时尤为有效，帮助他识别图像的真实与合成分布，从而优化模型。 竞赛策略 Chris Deotte: 开始新项目时，首先探索数据，构建标准基线模型，创建本地验证方案并计算基线分数。然后通过深入的数据探索（EDA）和观察基线模型的行为来寻找改进的方法。这个过程需要快速迭代，不断试验新想法，并根据结果调整策略。 Ruchi Bhatia: 成功的关键在于问题的重新定义和迭代思维。她会通过多CV折模拟公共/私有LB的分割，防止过拟合到公开得分。同时，她认为Kaggle讨论区是重要的知识来源，可以从中获得数据泄露提示、替代指标或创新特征的想法。 David Austin: 强调开发设置的重要性，特别是硬件的选择和优化。在软件方面，他喜欢使用现成的环境和容器，以减少设置时间，更多地专注于解决问题。常用工具包括NVIDIA的CUDA-X数据科学库，如cuML。 具体技术和方法 提高能效和计算性能 Ruchi Bhatia: 虽然竞赛中很少直接讨论能效，但她通过模型剪枝、优化推理时间和模型蒸馏等方法间接实现了这一点。在未来的企业和产品环境中，能源意识将变得越来越重要。例如，在提示工程和大模型管道中，她会根据需求平衡深层次推理与速度，尽量减少不必要的上下文。 模型选择 Ruchi Bhatia: 选择模型时会根据问题的具体情境。竞赛中追求最高性能，而在产品项目中则注重性能与延迟、可解释性及部署难度之间的平衡。她通常从简单的基准模型开始，测试不同架构的表现，追踪泛化能力。如果数据呈现强烈的表格模式，她会使用树状模型如XGBoost或LightGBM；如果是文本密集型任务，则测试经典NLP和基于Transformer的模型。 业内评价 NVIDIA拥有一支由多名Kaggle Grandmaster组成的团队，他们不仅在竞赛中表现出色，还利用这些经验和观察来改进NVIDIA的产品和服务。这个团队的工作重心在于提高模型准确性，支持内部项目开发，并为客户提供技术支持。他们的存在不仅提升了NVIDIA的技术实力，也在行业中树立了公司在AI领域的领导地位。