kaggle競賽是什麽？11-12月最新kaggle競賽項目介紹

01kaggle人工智能挑戰賽介紹

Kaggle是由 Anthony Goldbloom 和 Ben Hamner創立於(yu) 2010年的全球最大的數據科學社區和數據科學競賽平台，2017年被Google收購。Kaggle以數據挖掘起家，為(wei) 了快速高效的解決(jue) 最棘手的問題，該平台發布了眾(zhong) 多數據科學、機器學習(xi) 相關(guan) 的競賽。

從(cong) 公司的角度來講，可以提供一些數據，進而提出一個(ge) 實際需要解決(jue) 的問題；從(cong) 參賽者的角度來講，他們(men) 將組隊參與(yu) 項目，針對其中一個(ge) 問題提出解決(jue) 方案，最終由公司選出的最佳方案可以獲得5K-10K美金的獎金。

kaggle是全球頂級的權威性數據科學競賽平台，也是當今最大的數據科學家、機器學習(xi) 開發者社區，其行業(ye) 地位獨一無二。

02kaggle競賽含金量

權威科學平台

kaggle是全球頂級的權威性數據科學競賽平台，也是當今最大的數據科學家、機器學習(xi) 開發者社區，其行業(ye) 地位獨一無二。

它在 2010 創立，專(zhuan) 注於(yu) 舉(ju) 辦數據科學周邊的線上競賽。

助力申請

從(cong) 豐(feng) 富簡曆的角度來看，kaggle比賽在全球的認可度都很高，一個(ge) 好看的比賽排名絕對是申請利器！而且競賽是論文最好的練兵場，如果能將項目成果拓展成論文發到頂會(hui) ，更是極大的申請加分點。

項目收獲

●全麵且有針對性地分析具體(ti) 項目的代碼能力

●多種模型優(you) 化實戰方法及理論特性探索能力

●個(ge) 人背景中證明實力的項目經曆和麵試素材

職業(ye) 發展和社區交流

參與(yu) Kaggle競賽不僅(jin) 能提升技能和積累經驗，還能在職業(ye) 發展上帶來好處，如獲得業(ye) 界關(guan) 注和認可，為(wei) 未來的就業(ye) 或進一步學習(xi) 打下基礎。同時，Kaggle平台上的討論區和論壇等功能，也有助於(yu) 參賽者與(yu) 其他數據科學家和機器學習(xi) 愛好者交流心得、分享經驗。

03kaggle競賽規則

01kaggle競賽適合人群

●對數據科學、計算機、人工智能等方向感興(xing) 趣的學生。

●對數據科學、數據挖掘、機器學習(xi) 感興(xing) 趣的高中生

●有一定計算機背景的大學生

02kaggle競賽規則

比賽時間：全年線上，視想要參與(yu) 的項目決(jue) 定

參與(yu) 形式：3-5人組隊參賽或/1v1定製；線上進行挑戰

競賽模式：

🔺Kaggle上的挑戰有各種分類，例如獎金極高競爭(zheng) 激烈的的 “Featured”，相對平民化的 “Research”等等。但他們(men) 整體(ti) 的項目模式是一樣的，就是通過出題方給予的訓練集建立模型，再利用測試集算出結果用來評比。

🔺同時，每個(ge) 進行中的競賽項目都會(hui) 顯示剩餘(yu) 時間、參與(yu) 的隊伍數量以及獎金金額，並且還會(hui) 實時更新選手排位。在截止日期之前，所有隊伍都可以自由加入挑戰，或者對已經提交的方案進行完善，因此排名也會(hui) 不斷變動，不到最後一刻誰都不知道花落誰家。

🔺由於(yu) 這類問題並沒有標準答案，隻有無限逼近最優(you) 解，所以這樣的模式可以激勵參與(yu) 者提出更好的方案，甚至推動整個(ge) 行業(ye) 的發展。

🔺Kaggle另一個(ge) 有趣的地方在於(yu) 每個(ge) 人都有自己的Profile，上麵會(hui) 顯示所有自己參與(yu) 過的項目、活躍度、實時排位、曆史最佳排位等，不僅(jin) 看上去非常有成就感，更能在求職和申請的時候起到Certificate的作用。

03kaggle比賽類型

1.getting star(入門級)

難度係數：♦

適合人群：Getting Started是kaggle難度最低的比賽，非常適合入門學習(xi) 。

2.playground(進階級)

難度係數：♦♦♦

適合人群：難度稍微高一點，但也不會(hui) 太高，主要麵向打過初級比賽後，想要嚐試增加難度的新手。

3.Featured(高級)

難度係數：♦♦♦♦♦

適合人群：Featured是商業(ye) 公司的比賽，在賽題背景和難度上都更難，適合深入學習(xi) 。

4.Research(研究級別)

難度係數：♦♦♦♦♦

適合人群：Research是學術類型的比賽，在賽題景和難度上都更難，適合深入學習(xi) 。

0411-12月最新kaggle項目推薦

預測蒙特卡洛樹搜索的哪些變體(ti) 在數百場棋盤

遊戲中表現良好或較差

比賽類型：Research(研究級別)

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/um-gameplaying-strength-of-mcts-variants

比賽目標：

預測不同蒙特卡洛樹搜索(MCTS)算法在各種棋盤遊戲中的表現。

具體(ti) 來說，參賽者需要構建一個(ge) 模型，來預測某個(ge) MCTS變體(ti) 在與(yu) 其他變體(ti) 對抗時的勝負情況該競賽旨在評估MCTS算法在不同遊戲場景中的優(you) 勢和劣勢，幫助研究人員更好地理解哪種算法適合特定類型的遊戲

關(guan) 聯學科方向：

計算機科學與(yu) 技術、人工智能、數學、統計學

組隊人數：3人/隊

預測選擇題中錯誤概念與(yu) 錯誤答案（幹擾項）

之間的關(guan) 聯性

比賽類型：Featured(高級)

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/eedi-mining-misconcetions-in-mathematics/overview

比賽目標：

開發一個(ge) 機器學習(xi) 模型，用於(yu) 預測學生在選擇數學多項選擇題中的錯誤答案時會(hui) 出現哪些誤解。具體(ti) 來說，該比賽旨在通過學生的錯誤選擇(稱為(wei) 幹擾項)來識別他們(men) 在特定數學概念上的誤解這個(ge) 模型的最終目標是幫助教育工作者快速識別學生的錯誤理解，從(cong) 而提供更有針對性的輔導，並通過自然語言處理(NLP)和機器學習(xi) 技術提高誤解標記的效率

關(guan) 聯學科方向：

數據科學和機器學習(xi) 、教育技術、統計學和數學、自然語言處理(NLP)

組隊人數：3人/隊

04kaggle競賽資料