Свежий обзор платформ для соревнований в машинном обучении The State of Competitive Machine Learning 2022 Edition [1] в форме подробного сравнения и отчета за год. Авторы сравнивали Kaggle, Tianchi, CodaLab, Zindi и других, всего 11 платформ.
Самое любопытное։
- безусловная лидирующая платформа это Kaggle с более чем 10+ миллионами участников и общим годовым призовым фондом за 2022 год в 1.7 миллиона долларов
- конкурсы академических структур менее популярные чем от коммерческих компаний и самих платформ
- Python - язык победителей. Почти все кто выигрывал соревнования писали на Python, за редким исключением соревнований где использовался C++
- авторы выявили так называемый winning toolkit [2] технологический стек которым преимущественно пользуются победители соревнований
- примерно 50% победителей в конкурсах - это одиночки
- некоторые участники серьёзно вкладываются в оборудование для победы, но, при этом, многие до сих пор выигрывают даже за счёт бесплатных или очень дешёвых онлайн серверов.
Ссылки:
[1] https://mlcontests.com/state-of-competitive-machine-learning-2022/
[2] https://mlcontests.com/winning-toolkit/
#machinelearning #stateof #reports #readings
Самое любопытное։
- безусловная лидирующая платформа это Kaggle с более чем 10+ миллионами участников и общим годовым призовым фондом за 2022 год в 1.7 миллиона долларов
- конкурсы академических структур менее популярные чем от коммерческих компаний и самих платформ
- Python - язык победителей. Почти все кто выигрывал соревнования писали на Python, за редким исключением соревнований где использовался C++
- авторы выявили так называемый winning toolkit [2] технологический стек которым преимущественно пользуются победители соревнований
- примерно 50% победителей в конкурсах - это одиночки
- некоторые участники серьёзно вкладываются в оборудование для победы, но, при этом, многие до сих пор выигрывают даже за счёт бесплатных или очень дешёвых онлайн серверов.
Ссылки:
[1] https://mlcontests.com/state-of-competitive-machine-learning-2022/
[2] https://mlcontests.com/winning-toolkit/
#machinelearning #stateof #reports #readings
ML Contests
The State of Competitive Machine Learning | ML Contests
We summarise the state of the competitive landscape and analyse the 200+ competitions that took place in 2022. Plus a deep dive analysis of 67 winning solutions to figure out the best strategies to win at competitive ML.
March 15, 2023
Свежий доклад State of Data Engineering 2024 от команды LakeFS.
Подмечают три ключевых тренда:
1. Генеративный ИИ влияет на инструментарий в Modern Data Stack
2. Конкуренция дата продуктов растёт и, соответственно, моё дополнение, цена выхода на рынок с новым продуктом.
3. Открытые форматы создают закрытые заборы. В центре конфликт между Databricks и Snowflake.
Последнее утверждение спорное, скорее речь о том что есть такой конфликт на рынке, а уж каким образом и что используется при нем - не это в его основе.
Что характерно в таких обзорах State of ... так то что от 75 до 95 процентов инструментов, по разным категориям, это облачные продукты. К российским реалиям, к примеру, они не применимы. Как и ко многим особо закрытым не-российским стекам данных.
И, кстати, чтобы не забыть, составители таких State of продолжают путать открытые данные и каталоги открытых данных и корпоративные каталоги. А это очень разные продукты под очень разные задачи.
А если бы я выпускал свой State of data ... то делал бы два отдельных. Один для облака, а другой для корп оффлайна. А может быть даже и три. Ещё один для корп оффлайна открытого кода.
#datatools #opensource #stateof #dataengineering #moderndatastack #readings
Подмечают три ключевых тренда:
1. Генеративный ИИ влияет на инструментарий в Modern Data Stack
2. Конкуренция дата продуктов растёт и, соответственно, моё дополнение, цена выхода на рынок с новым продуктом.
3. Открытые форматы создают закрытые заборы. В центре конфликт между Databricks и Snowflake.
Последнее утверждение спорное, скорее речь о том что есть такой конфликт на рынке, а уж каким образом и что используется при нем - не это в его основе.
Что характерно в таких обзорах State of ... так то что от 75 до 95 процентов инструментов, по разным категориям, это облачные продукты. К российским реалиям, к примеру, они не применимы. Как и ко многим особо закрытым не-российским стекам данных.
И, кстати, чтобы не забыть, составители таких State of продолжают путать открытые данные и каталоги открытых данных и корпоративные каталоги. А это очень разные продукты под очень разные задачи.
А если бы я выпускал свой State of data ... то делал бы два отдельных. Один для облака, а другой для корп оффлайна. А может быть даже и три. Ещё один для корп оффлайна открытого кода.
#datatools #opensource #stateof #dataengineering #moderndatastack #readings
May 25, 2024