کگل (Kaggle) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

به زبان ساده کگل | Kaggle یک پلتفرم آنلاین علم داده است که در مالکیت گوگل بوده و برای دسترسی به مجموعه داه های، روش­های حل و رقابت های یادگیر ماشین (علم داده | Data Science ) استفاده می­شود.

سرفصل های این مطلب

1. خدمات ارائه شده توسط کگل | Kaggle :
2. مسابقات کگل | Kaggle :
3. نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle :
4. کرنل کگل | Kaggle:
5. مجموعه داده‌ کگل | Kaggle :

استارت پروژه کگل | Kaggle در سال 2010 توسط آقای آنتونی گلدبلوم و جرمی هوارد با ارائه مسابقات یادگیری ماشین زده شد و امروزه به عنوان یک پلتفرم عمومی در حوزه پردازش داده ها در دسترس عموم قرار گرفته است، کگل در سال 2017 توسط شرکت گوگل خریداری شد و هم اکنون گوگل صاحب آن است.

خدمات ارائه شده توسط کگل | Kaggle :

• رقابت‌های یادگیری ماشین | Machine Learning: اولین محصول کگل بوده و هنوز هم مشهور است.
• کرنل کگل: یک محیط کار بر پایه سرویس ابری که توسط متخصصین علم داده برای پردازش داده و یادگیری ماشین استفاده می شود
• مجموعه داده‌های عمومی: مجموعه از داده ها و کرپس ها بوده که توسط افراد، پژوهشگران و شرکت ها در دسترس متخصصین علم داده قرار گرفته است.

مسابقات کگل | Kaggle :

تاکنون کگل | Kaggle صدها مسابقه در حوزه یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی | NLP ، پردازش تصویر | Image Processing و ... اجرا کرده است که باعث حل چالش و موفقیت بسیاری از مسائل شده است. از جمله آن می‌توان به پیشرفت‌های مهم در تحقیقات HIV، سیستم های تشخیص چهره و پیش‌بینی ترافیک  و ... اشاره کرد.

نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle :

نحوه برگزاری مسابقات کگل | Kaggle به این شکل است که ابتدا سازمان یا شرکت، داده های چندسن ساله خود را در اختیار افراد قرار می دهد و سپس مسئله خود را به همراه هدف و میزان جایزه بیان می کند، در ادامه متخصصین علم داده هر یک به نوعی الگوریتم های توسعه داده خود را به همراه خروجی و میزان دقت در پاسخ به مسئله موجود در اختیار تیم داوری قرار می دهند در نهایت تیم داوری با توجه به معیارهای ارزیابی علم داده بهترین رویکرد و راه حل پیشنهاد شده را انتخاب کرده و آن تیم را به عنوان تیم برنده جایزه اعلام می کنند. بسیاری از شرکت های تجاری و بزرگ کارمندان تحلیلی خود را از این سایت انتخاب می کنند.

کرنل کگل | Kaggle:

متخصصین علم داده می توانند در محیط ارائه شده توسط پلتفرم کگل که بر پایه سرویس ابری است به راحتی الگوریتم های یادگیری ماشین خود را توسط دهند و از سخت افزهای این پلترفم برای اجرا و تست برنامه های خود استفاده کنند.

مجموعه داده‌ کگل | Kaggle :

یکی دیگر از مزایای پلتفرم کگل که باعث محبوبیت بیشتر آن شده است دسترسی رایگان متخصصین علم داده به میلیون ها کرپس یا مجموعه داده به منظور اجرا و یادگیری پروژه های علم داده.

Kaggle یک پلتفرم آنلاین برای متخصصان داده و یادگیری ماشین است که امکان اشتراک‌گذاری دیتاست، شرکت در مسابقات علمی داده، یادگیری مهارت‌های جدید و همکاری با دیگران را فراهم می‌کند. این پلتفرم شامل ابزارهای مختلفی مانند نوت‌بوک‌های ابری (Kaggle Notebooks) برای اجرای کد بدون نیاز به تنظیمات پیچیده است. کاربران می‌توانند با استفاده از دیتاست‌های موجود، مدل‌های یادگیری ماشین را تمرین کرده و بهبود دهند. همچنین، انجمن‌های Kaggle فرصتی برای بحث و تبادل نظر درباره روش‌های تحلیل داده فراهم می‌کنند.

آموزش کار با دیتابیس Kaggle در  اینگونه است :

1. ورود به Kaggle: ابتدا در ان ثبت‌نام کنید.
2. انتخاب دیتاست: از بخش "Datasets" یک دیتاست مناسب پیدا کنید.
3. ایجاد نوت‌بوک: به قسمت "Notebooks" بروید و یک نوت‌بوک جدید ایجاد کنید.
4. اتصال دیتاست: از طریق pandas دیتاست را بارگذاری کنید:

   import pandas as pd  
   df = pd.read_csv('/kaggle/input/dataset.csv')  
   df.head()
   

5. اجرای کوئری‌های SQL: در نوت‌بوک‌های Kaggle می‌توان از SQL نیز استفاده کرد:

   SELECT * FROM dataset LIMIT 5;
   

با این روش می‌توانید به تحلیل داده و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بپردازید.