[Day 19] HW/ SW

第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 19

AI & Data

跟top kaggler學習如何贏得資料分析競賽系列第 19 篇

11th鐵人賽

madeleine

2019-09-20 23:05:47

652 瀏覽

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在 HW hardware, SW Software 準備上除了照片/影像要用到好幾G, 其他不會用到太多容量

1. RAM 64G 或 128G

2. 多核 --> 可以加速 training 時間

3. Storage : SSD for images, fast disk

4. Cloud 有幾種選擇, AWS (Amazon), Azure (MSFT), Google Cloud

5. R, Python : NumPy, Pandas, Scikei-learn, matplotlib (註)

6. IDE : IPython with Jupiter node box

7. Special packages : Keras (Neural nets)

8. 外部工具

. Vowpal Wabbit - 大量運算

. Libfm, libffm - 用在 Sparse data 像 CTR cliack through rate prediction

. Rgf - 用在 ensembles

註

**NumPy	Pandas	Scikei-Learn	matplotlib
Linear Algebra	relational	Classic ML algorithn, various classification, regression, clustering algorithm, SVM	plotting library, varierty of visualization

[Day 18] Metrics optimization / 評估指標最佳化 - Classification

[Day 20] Regularization 正規化 - part I

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在 HW hardware, SW Software 準備上除了照片/影像要用到好幾G, 其他不會用到太多容量

1. RAM 64G 或 128G

2. 多核 --> 可以加速 training 時間

3. Storage : SSD for images, fast disk

4. Cloud 有幾種選擇, AWS (Amazon), Azure (MSFT), Google Cloud

5. R, Python : NumPy, Pandas, Scikei-learn, matplotlib (註)

6. IDE : IPython with Jupiter node box

7. Special packages : Keras (Neural nets)

8. 外部工具

. Vowpal Wabbit - 大量運算

. Libfm, libffm - 用在 Sparse data 像 CTR cliack through rate prediction

. Rgf - 用在 ensembles

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