Як користуватися Kaggle Code (Kaggle Notebooks)?

Kaggle Code — це інтерактивне середовище для роботи з даними прямо у браузері. Воно дозволяє писати код на Python або R, запускати моделі машинного навчання, працювати з наборами даних, візуалізувати результати та ділитися своїми проєктами з іншими. Інші програми чи бібліотеки встановлювати не потрібно — усе працює на серверах Kaggle. Це найзручніший спосіб навчання Data Science, тестування алгоритмів і участі в змаганнях.

Створення нового ноутбука

Щоб запустити перший ноутбук у Kaggle Code, перейдіть у меню “Code” → “New Notebook”. Після відкриття середовища ви побачите інтерфейс, який нагадує Jupyter Notebook: комірки для коду, комірки для тексту (Markdown), панель керування ресурсами та можливість додавати дані. За замовчуванням середовище використовує Python, але можна переключити на R, якщо це потрібно.

Підключення наборів даних

У правій панелі є меню “Add data”, де можна додати будь-який набір даних із Kaggle Datasets, або завантажити власний файл (CSV, ZIP, JSON тощо). Після додавання дані автоматично монтуються в файлову систему ноутбука у папку /kaggle/input/.... Аби працювати з ними, достатньо імпортувати файли через pandas чи інші бібліотеки.

Робота з бібліотеками та пакетами

Kaggle Code містить більшість популярних бібліотек: NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn та багато інших. Також можна встановлювати нові Python-пакети через pip install, але у межах допустимого часу виконання. Це дозволяє працювати над серйозними ML-проєктами без налаштувань локальної машини.

Використання GPU та TPU

Kaggle надає безкоштовний доступ до GPU/TPU. Щоб увімкнути прискорювач, натисніть “Settings” → “Accelerator” і оберіть GPU або TPU. Після цього ноутбук запуститься на потужному сервері, де можна тренувати нейронні мережі.

Структура ноутбука

Ноутбук складається з двох типів комірок: Code та Markdown. У комірках Code ви пишете виконувані скрипти, моделі, імпорти та аналіз даних. У комірках Markdown можна оформлювати пояснення, писати формули через LaTeX, додавати заголовки та вставляти зображення. Така система дозволяє створювати повноцінні документації або звіти прямо у Kaggle.

Запуск, збереження та версіювання

Щоб запустити комірку, натисніть Ctrl+Enter або кнопку “Run”. Усі проміжні файли, моделі та результати зберігаються в тимчасовій файловій системі, але ви можете експортувати їх як output. Kaggle автоматично створює версії ноутбука після збереження — це дозволяє відновлювати попередній стан, порівнювати результати та працювати над моделями поетапно.

Експорт результатів та submission-файли

У змаганнях Kaggle необхідно створити submission — файл з прогнозами (зазвичай CSV). Коли ноутбук сформує фінальний результат, перенесіть його у вихідну папку /kaggle/working і додайте у розділ “Output”. Після запуску вся папка “Output” стане доступною для завантаження, і ви зможете подати результат у таблицю лідерів (Public/Private Leaderboard).

Імпорт сторонніх даних через API

Kaggle надає API, який дозволяє завантажувати дані, набір змагань чи результати прямо в ноутбук. Потрібно встановити токен API в папку ~/.kaggle, після чого можна використовувати команду kaggle datasets download. Це зручно для автоматизації, навчання моделей на кількох наборах даних або для циклічних експериментів.

Спільний доступ та форки

Будь-який ноутбук можна зробити публічним, відкрити доступ певним користувачам або залишити приватним. Інші користувачі можуть «форкнути» ваш проект — тобто створити власну копію та продовжити роботу. Це дозволяє спільно створювати рішення для змагань, публікувати освітні матеріали або будувати бібліотеки прикладів.

Використання Kaggle Code у змаганнях

У розділі “Competitions” кожне змагання має вкладку “Code”, де є приклади ноутбуків, створених учасниками. Їх можна відкрити, скопіювати, вивчити та використати як стартовий шаблон. Після того як ви потренуєте модель у ноутбуці, достатньо створити submission-файл і завантажити його у розділ “Submit Predictions”. Це робить Kaggle Code універсальним середовищем для участі у конкурсах.

Найпоширеніші сценарії роботи в Kaggle Code

• Попередня обробка даних (EDA, очищення, нормалізація);
• Побудова моделей машинного навчання (Random Forest, XGBoost, CatBoost);
• Навчання нейронних мереж (CNN, LSTM, трансформери);
• Візуалізації графіків і метрик (Matplotlib, Seaborn);
• Створення повноцінних дослідницьких статей на основі ноутбука;
• Підготовка submission-файлів для змагань.

Переваги Kaggle Code

• Не потребує встановлення Python або IDE — працює у браузері.
• Безкоштовні GPU/TPU.
• Автоматичний доступ до Kaggle Datasets.
• Зручне середовище для візуалізації й параметризації моделi.
• Інтеграція зі змаганнями та рейтингом Kaggle.
• Можливість створення публічних шаблонів і туторіалів.
• Повноцінна система версій та історії змін.

Залишити коментар

Опубліковано Максим на 03 11 2025. Поданий під Інтернет. Ви можете слідкувати за будь-якими відповідями через RSS 2.0. Ви можете подивитись до кінця і залишити відповідь.