通过数据马拉松和比赛开始学习AI

发布的劳拉·马丁内斯·莫莱拉，2022年2月3日

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本文来自MATLAB产品营销部门的Heather Gorr。你可以在社交媒体上关注她: @heather.codes ， @heather.codes ， @HeatherGorr , @heather-gorr-phd ．这篇博文介绍了几个比赛，以及为什么它们对你的职业生涯很重要。

通过数据马拉松和比赛开始学习AI

开始学习机器学习和深度学习的最好方法之一就是尝试它!当你开始工作时，处理真实的数据是最有用的经验之一，在你的整个职业生涯中也是如此。现实生活中的数据集是混乱的，许多决策必须在训练模型之前做出。

有很多资源可以用真实数据找到示例问题，但是datathons而且活动,特别有用和有趣。你可以通过竞争来赢得(现金!)，甚至可以通过练习和观察来学习经验和其他人的解决方案。金宝搏官方网站通常，你在一个团队中竞争，这是另一种合作和向同行学习的好方法。

MathWorks全年都会举办一些竞赛。在这篇文章中，我们将讨论最近的黑客松，并强调当前的情况女性数据科学(WiDS)数据马拉松开放至2022年2月26日。

女性数据科学(WiDS)数据马拉松

WiDS数据马拉松公告

MathWorks赞助了过去几次WiDS数据松。这些数据集具有重要的社会影响，使用起来非常有趣，适用于许多行业。参赛者可以使用MATLAB进行比赛，这有助于使用应用程序和熟悉的语法(如果需要的话!)快速探索和调整许多不同的模型。

2022年:利用数据科学减缓气候变化

这次是一个气候变化数据集，这是一个社会问题，用真实的数据来解决一个有影响力的问题。挑战在于准确预测建筑能耗。该数据集包括建筑物特征、建筑物所在地区的气候和天气数据。更好的能源预测可以通过提高能源效率来最大限度地减少排放。

这里有几个例子来帮助你开始在MATLAB中做这个，并且恩典Woolson写了一优秀的教程建立回归模型并进行比较。格蕾丝和我最近还举行了一次YouTube转播画面以本教程为基础的研讨会，帮助您开始使用类似的数据集:预测车辆MPG(对气候因素也很重要)。

使用回归学习器训练和比较模型

关于WiDS数据马拉松的另一个重要注意事项是，每个团队中必须有一半人是女性。这是深刻而鼓舞人心的，因为典型的Kaggle比赛只有不到20%的女性参与者[引用]https://www.widsconference.org/blog_archive/the-women-in-data-science-wids-datathon-2022-is-now-live-on-kaggle在2021年，WiDS数据马拉松超过80%的参与者是来自六大洲86个国家的女性，所以这是一个与多元化的全球社区接触并共同学习的绝佳机会。我参加WiDS活动已经很多年了，我喜欢它的社区方面。下面是我在一次活动上演讲后从福塔莱萨当地组织者那里收到的一件漂亮的定制艺术品!

自定义WiDS艺术作品从WiDS Fortaleza活动组织者

2021年:深度撞击

回到上次WiDS数据马拉松深度撞击:野生动物保护的深度估算，我很喜欢。目的是估计跟踪摄像机镜头中动物的距离，以帮助野生动物监测和保护。有许多有趣的方法，包括使用光流预处理视频和深度学习模型(预训练的CNN)的距离。另一种方法包括在MATLAB中估计光流，然后导入一个现有的PyTorch模型，在本文中讨论博客．这只是两个例子，但你可以在Kaggle上找到许多创新的解决方案!金宝搏官方网站

2021年深度撞击比赛的示例数据，用于估计与动物的距离

职业发展

参加这些比赛的另一个有价值的方面是职业发展机会。这是非常有价值的实践，与他人合作，探索可能的职业道路。我建议你去看看那些与会议和比赛有关的“招聘会”，参加小组讨论。例如，MathWorks正在招聘许多相关领域的人员，如果您感兴趣，可以与我们联系职业发展机会）

MathWorks活动

希望你相信黑客松是开启你的人工智能之旅的好方法。MathWorks与黑客大联盟(MLH)帮助您使用MATLAB和Simulink将您的想法付诸金宝app实践。请查看很棒的MATLAB编程松存储库用于入门资源，并了解更多关于我们对MLH黑客松的支持。金宝app报名参加MathWorks赞助的MLH黑客松，使用MATLAB或Simulink，你可以赢得一些很棒的MATLAB Swag。金宝app以下是MLH黑客松最佳MATLAB使用奖的一些过去获奖者的例子:

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你参加过数据马拉松或黑客马拉松吗?你想加入WiDS团队吗?请在下方评论和社交媒体上分享你的经历，让我们联系。