Google устраняет старый пробел между Kaggle и Colab. Теперь в Colab есть встроенный Data Explorer, который позволяет искать наборы данных Kaggle, модели и соревнования прямо внутри ноутбука, а затем получать к ним доступ через KaggleHub, не выходя из редактора.
Что на самом деле предлагает Data Explorer в Colab?
Kaggle анонсировала эту функцию, описав панель в редакторе ноутбуков Colab, которая подключается к поиску Kaggle. С этой панели вы можете:
* искать наборы данных Kaggle, модели и соревнования;
* получить доступ к функции с левой панели инструментов в Colab;
* использовать интегрированные фильтры для уточнения результатов, например, по типу ресурса или релевантности.
Data Explorer в Colab позволяет искать наборы данных Kaggle, модели и соревнования непосредственно из ноутбука Colab, а также импортировать данные с помощью фрагмента кода KaggleHub и интегрированных фильтров.
Старый конвейер Kaggle для Colab требовал настройки
До этого запуска большинство рабочих процессов, которые загружали данные Kaggle в Colab, следовали фиксированной последовательности. Вам нужно было создать учётную запись Kaggle, сгенерировать токен API, загрузить файл учётных данных kaggle.json, загрузить этот файл в среду выполнения Colab, установить переменные среды, а затем использовать API Kaggle или интерфейс командной строки для загрузки наборов данных.
Шаги были хорошо задокументированы и надёжны. Однако они были механическими и их было легко настроить неправильно, особенно для новичков, которым приходилось отлаживать недостающие учётные данные или неправильные пути, прежде чем они могли даже запустить pandas.read_csv для файла.
Data Explorer в Colab не устраняет необходимость в учётных данных Kaggle. Он изменяет способ получения вами ресурсов Kaggle и количество кода, которое вы должны написать, прежде чем сможете начать анализ.
KaggleHub — это уровень интеграции
KaggleHub — это библиотека Python, которая предоставляет простой интерфейс для наборов данных Kaggle, моделей и выходных данных ноутбуков из сред Python.
Ключевые свойства, которые важны для пользователей Colab:
* KaggleHub работает в ноутбуках Kaggle и во внешних средах, таких как локальный Python и Colab;
* при необходимости он проходит аутентификацию с использованием существующих учётных данных API Kaggle;
* он предоставляет функции, ориентированные на ресурсы, такие как modeldownload и datasetdownload, которые принимают идентификаторы Kaggle и возвращают пути или объекты в текущей среде.
Data Explorer в Colab использует эту библиотеку в качестве механизма загрузки. Когда вы выбираете набор данных или модель на панели, Colab показывает фрагмент кода KaggleHub, который вы запускаете внутри ноутбука для доступа к этому ресурсу.
После запуска фрагмента данные становятся доступными в среде выполнения Colab. Затем вы можете прочитать их с помощью pandas, обучить модели с помощью PyTorch или TensorFlow или подключить их к коду оценки, как и с любыми локальными файлами или объектами данных.
Реализация кода полного рабочего процесса иерархической байесовской регрессии в NumPyro с использованием вывода на основе JAX и апостериорного прогнозного анализа
В этом руководстве мы рассмотрим иерархическую байесовскую регрессию с NumPyro и подробно разберём весь рабочий процесс. Мы начнём с генерации синтетических данных, затем определим вероятностную модель, которая учитывает как глобальные закономерности, так и вариации на уровне групп.
Установка среды
Мы устанавливаем NumPyro и импортируем все необходимые библиотеки. Мы подготавливаем JAX, NumPyro и инструменты для построения графиков, чтобы у нас было всё готово для байесовского вывода.
Генерация синтетических данных
Мы генерируем синтетические иерархические данные, которые имитируют реальные данные с вариациями на уровне групп. Мы преобразуем эти данные в массивы, удобные для JAX, чтобы NumPyro мог эффективно их обрабатывать.
Определение модели иерархической регрессии
Мы определяем нашу модель иерархической регрессии и запускаем MCMC-семплер на основе NUTS. Мы позволяем NumPyro исследовать апостериорное пространство и изучать такие параметры, как групповые перехваты и наклоны.
Анализ апостериорных выборок
Мы анализируем наши апостериорные выборки, вычисляя сводки и выполняя апостериорные прогнозные проверки. Мы визуализируем, насколько хорошо модель воссоздаёт наблюдаемые данные для выбранной группы.
Визуализация результатов
Мы строим графики для оценки групповых перехватов и наклонов, чтобы сравнить их изученные закономерности с истинными значениями. Мы исследуем, как ведёт себя каждая группа и как модель адаптируется к их различиям.
В заключение мы реализовали, как NumPyro позволяет нам моделировать иерархические отношения с ясностью, эффективностью и сильной выразительной силой. Мы наблюдали, как апостериорные результаты выявляют значимые глобальные и групповые эффекты, и как прогнозные проверки подтверждают соответствие модели сгенерированным данным.
Полный код можно посмотреть здесь.
1. Какие проблемы решает интеграция Data Explorer в Google Colab с KaggleHub?
Интеграция Data Explorer в Google Colab с KaggleHub упрощает доступ к наборам данных Kaggle, моделям и соревнованиям. Раньше для загрузки данных Kaggle в Colab требовалось выполнить несколько шагов по настройке, включая создание учётной записи Kaggle, генерацию токена API и установку переменных среды. Теперь же можно искать и импортировать нужные ресурсы прямо из ноутбука Colab, используя встроенный Data Explorer и библиотеку KaggleHub.
2. Какие функции предоставляет Data Explorer в Colab для работы с Kaggle?
Data Explorer в Colab предоставляет следующие функции для работы с Kaggle:
* поиск наборов данных Kaggle, моделей и соревнований;
* доступ к найденным ресурсам через KaggleHub;
* использование интегрированных фильтров для уточнения результатов поиска, например, по типу ресурса или релевантности.
3. Как работает KaggleHub при использовании в Colab?
KaggleHub — это библиотека Python, которая предоставляет простой интерфейс для наборов данных Kaggle, моделей и выходных данных ноутбуков из сред Python. В Colab KaggleHub используется в качестве механизма загрузки данных. Когда вы выбираете набор данных или модель на панели Data Explorer, Colab показывает фрагмент кода KaggleHub, который вы запускаете внутри ноутбука для доступа к этому ресурсу. После запуска фрагмента данные становятся доступными в среде выполнения Colab, и вы можете работать с ними, как с любыми другими данными.
4. Какие преимущества предоставляет использование KaggleHub в Colab для анализа данных?
Использование KaggleHub в Colab предоставляет следующие преимущества для анализа данных:
* упрощение процесса загрузки данных Kaggle в Colab;
* возможность работы с данными Kaggle, как с локальными файлами или объектами данных;
* экономия времени и усилий, которые ранее требовались для настройки процесса загрузки данных.
5. Какие шаги включает в себя реализация иерархической байесовской регрессии в NumPyro с использованием вывода на основе JAX и апостериорного прогнозного анализа?
Реализация иерархической байесовской регрессии в NumPyro с использованием вывода на основе JAX и апостериорного прогнозного анализа включает следующие шаги:
* установка среды, включая NumPyro и JAX;
* генерация синтетических иерархических данных;
* определение модели иерархической регрессии и запуск MCMC-семплера на основе NUTS;
* анализ апостериорных выборок и вычисление сводок;
* выполнение апостериорных прогнозных проверок;
* визуализация результатов, включая групповые перехваты и наклоны.