本套课程来自深度之眼全球AI大赛年度会员视频，Kaggle比赛22套辅导课程，官方售价1998元。
Kaggle是一个数据科学和机器学习社区，它提供了许多有趣的比赛和挑战；练习机器学习领域的技能需要不断地实践和探索，如果你想参加Kaggle比赛又不知道需要学什么的话，可以学习本套教程，适合零基础新手学习。
本套课程文件总计30G，文章底部附下载链接。
参加Kaggle比赛建议：
1.准备好工作环境：
在开始之前，确保您已经安装并设置好了需要的工具和库，例如Python、JupyterNotebook、Pandas等。您还可以考虑使用GPU来加速训练过程。
2.研究数据集和问题：
阅读比赛说明，了解数据集中包含的信息以及要解决的问题。这将有助于您确定采取什么方法来解决问题，并为您构建模型提供指导。
3.探索并可视化数据：
在构建模型之前，您需要对数据进行探索和可视化。这将帮助您了解数据的分布、特征之间的关系以及可能存在的异常值或缺失值。
4.选择合适的算法和技术：
根据您的问题和数据集，选择合适的算法和技术。您可以尝试各种不同的机器学习算法，例如线性回归、决策树、随机森林等。
5.优化您的模型：
一旦您开始构建模型，就可以尝试各种优化方法，例如特征选择、超参数调整等。你可以试着使用集成技术(如bagging,boosting)来将不同的模型组合起来以提高准确率。
6.提交您的结果：
提交您的模型预测结果，并查看排行榜和其他参赛者的方案。这有助于您了解自己的表现以及其他人采用的方法
课程文件目录：
01-[kaggle新赛]酶稳定性预测大赛
02-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4
03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4
04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4
05-[01课]赛题介绍+Kaggle平台学习+开发环境搭建+比赛数据探索性分析.mp4
06-[02课]基于3DCNN的baseline代码讲解.mp4
07-[03课]基于transformer的baseline代码讲解.mp4
08-[04课]基于XGBoost的baseline代码讲解.mp4
02-[kaggle入门]“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4
03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4
04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4
05-[01课]数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4
06-[02课]数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
07-[03课]特征工程实践.mp4
08-[04课]pytorch实践-NCF实践.mp4
09-[05课]数据挖掘中的文本信息的使用.mp4
10-[06课]数据挖掘比赛中的Trick.mp4
03-[kaggle新赛]feedback-英语学习者语言知识评估大赛指导班(NLP·文本分类)
02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4
03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4
04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4
05-[01课]赛题解析和baseline详解.mp4
06-[02课]Bert预训练家族模型概览.mp4
07-[03课]NLP比赛提分技巧-1.mp4
08-[04课]NLP比赛提分技巧-2.mp4
04-[kaggle新赛]OpenProblems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘）
02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4
03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4
04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4
05-[01课]数据EDA，题目分析.mp4
06-[02课]baseline代码介绍.mp4
07-[03课]可能的上分点.mp4
05-[CCFBDCI2022]小样本分类大赛指导班（nlp任务）
02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4
03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4
04-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4
05-[01课]赛题解析和baseline详解.mp4
06-[02课]Bert预训练家族模型概览.mp4
07-[03课]小样本学习发展和应用.mp4
08-[04课]NLP比赛提分技巧.mp4
09-[05课]模型训练技巧分享.mp4
10-[06课]往期kaggle文本分类比赛回顾.mp4
06-[kaggle新人赛]数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）
02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4
03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4
04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4
05-[01课]数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4
06-[02课]数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
07-[03课]数据挖掘比赛中的神经网络Baseline.mp4
08-[04课]数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合.mp4
07-[Kaggle新赛]DFL德甲足球事件检测大赛指导班（CV·目标检测-视频分类）
02-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4
03-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4
04-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4
05-[01课]赛题介绍+baseline详解.mp4
06-[02课]视频分类与图像分类.mp4
07-[03课]数据扩增方法.mp4
08-[04课]多模型集成方法.mp4
09-[05课]历史视频比赛总结.mp4
10-[06课]比赛总结与直播答疑.mp4
08-[Kaggle练习赛]商品合格率预测大赛指导班
02-打造舒适的AI开发环境–硬件篇.mp4
03-打造舒适的AI开发环境–软件篇1.mp4
04-打造舒适的AI开发环境–软件篇23.mp4
05-[01课]赛题介绍+baseline详解（理论+实操）
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