双十一将至,为了方便大家顺利完成的竞赛。我们整理了现有Kaggle平台上的比赛信息,加油奥利给!
在最新的Kaggle用户排行榜上,排名第一位的ID是Bestfitting,他本人叫Shubin Dai。Shubin Dai在两年前加入Kaggle,目前生活在中国湖南省长沙。他是一名数据科学家、工程师,目前领导一家为银行提供软件解决方案的公司。在工作之余,除了Kaggle,Dai还是一名狂热的山地车手,喜欢户外运动。
Kaggle是全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台,企业和研究者可以在Kaggle平台发布数据、举行/参加竞赛,通过“众包”的形式产生最好的模型,现在注册用户数量超过100万。
我从 2017 年年初开始接触 Kaggle。曾翻阅知乎上很多关于 Kaggle 的回答和文章,然而逐渐发现大部分文章中提到的经验和技巧是针对传统 machine learning 类比赛的,对计算机视觉类的比赛并不适用。此刻已是 2018 年 6 月,我也参加过了多次比赛,或多或少有了一些自己的观点和感想。因此我写这一篇文章希望对现存文章进行一定程度的补充,以供刚刚接触 Kaggle 计算机视觉(CV)类比赛的同学参考。尽管此文会充斥个人观点和猜测,我会尽量提供论据并淡化感情色彩。这是我在知乎的第一篇文章,希望大家能够多多鼓励和批评。
最近,一名来自湖南长沙的小哥仅用15个月时间,就冲上了Kaggle用户排行榜的首位,他的ID是Bestfitting。
对于机器学习、数据科学领域的入门者来说,Kaggle 是一个能让人学以致用、快速成长的平台。在之前的文章中,我们介绍过不少优秀的 Kaggle Grandmaster,他们都有自己独特的成长路径和解决问题的思路。
先贴下Kaggle Profile以示诚意(https://www.kaggle.com/winsty)我是KDD Cup专业户,虽然每年做的都不是特别好。。。和一些Kaggle专业户们无论从数量还是质量上都差了好多。不过我一直觉得Kaggle在我PhD期间扮演了一个非常重要的角色。下面列几个我觉得比较重要的问题: Kaggle的比赛究竟锻炼的是什么能力? 首先说,绝大部分的Kaggle比赛是Data Mining(DM)比赛(除少数是和Discrete Optimization还有Computer Vi
在数据科学领域,没有人不知道大名鼎鼎的kaggle——人们在这里学习交流,提高自己的技能。对于从业者来说,最好是参加预测任务竞赛来提升自己。对于新手来说,一定要到kaggle网站实际参与一次竞赛,至少我一直是这样认为的。
作为全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台,Kaggle 以其比赛多样、数据集全面、社群活跃的优势而备受推崇。从学生到上班族,Kaggle 的用户群体范围极广。目前,Kaggle 上大量的比赛吸引无数人参与,一方面,既能拿到奖励,另一方面,也能获得实战经验。但由于竞争的激烈性,对于国内选手来说,想在榜单上拿到较高名次并不容易。 而在 Kaggle 排行榜上,有一位中国选手,面对如此激烈的竞争,一举杀入前五,最高排名第三。他就是目前在排行榜上位列第四的 Eureka(Eureka Kaggle 主页:
kaggle profile:https://www.kaggle.com/senkin13
昨天Kaggle 全球小麦检测(Global Wheat Detection)比赛落下帷幕,共计2,270 支队伍参赛。
雷锋网 AI 研习社按:相信玩过 Kaggle 比赛的人都知道 bestfitting,他在加入 Kaggle 社群短短两年之内,就以黑马之姿成功占领比赛排行榜榜首。近日,Kaggle 对他进行了一次专访,在专访中,我们可以看到关于比赛的满满干货。
Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一。笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作。此文分享笔者在参加数据挖掘比赛过
最近,数学建模平台Kaggle举办了一个大数据联合竞赛来预测股票价格的短期变化。 联合举办的另一个平台BattleFin——也是致力于众包投资分析人才的发现和培养。参赛选手的新闻数据和情绪数据由RavenPack公司提供,然后要求使用这些数据来构建模型,进而预测价格变化。运用这些模型和预测数据,交易员和投资者在做投资决策的时候将用获得的信息来改进风险预警,进行投资。 Steve Donaho博士是大数据联合竞赛的赢家,其他三个获胜者都是kaggle请来的。 事实上,Donaho博士在Kaggle比赛中的出色
如果你也跃跃欲试,不妨选一个合适的任务,开启数据挖掘之旅吧。
简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一。笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作。此文分享笔者在参加数据挖掘
简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一。笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作。此文分享笔者在参加数据
该团队通过作弊的方式获取了测试集的答案,而且为了让分数看起来更加真实,他们只用了其中一部分答案。
Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一。笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作。此文分享笔者在参加数据挖掘比赛过程中的一点心得体会。
本文分析了Kaggle利于数据科学领域新手学习的几点特征,并带你学习ML相关知识。
今年6月份,全球顶尖的电子交易做市商Optiver在Kaggle上发布了一个关于股票波动率预测的比赛,这是目前Kaggle上最火热的比赛,犹如当年Two Sigma的新闻数据预测股价的比赛。该比赛的截止时间是2021年9月27日,总奖金为10万美金,最终排名前10的团队将分得这部分奖金。截止今天,参赛队伍已经达到了2719支,当前比赛排行的前十支队伍如下:
日前,谷歌在 Google Cloud Next 云计算大会上宣布收购知名大数据竞赛平台 Kaggle。消息一出,震动了数据科学、AI、机器学习三界(详见文章:谷歌收购 Kaggle 为什么会震动三界?地址:http://www.leiphone.com/news/201703/ZjpnddCoUDr3Eh8c.html。请点击文末“阅读原文”跳转)。 相信未来会友更多的开发者和从业人员加入 Kaggle 一展身手。为此,AI 研习社编译了一篇国外大牛的博文,其中总结了入门 Kaggle 竞赛的四个简单
对于初入机器学习领域的人来说,你肯定已经从学长口中、博客文章中、社区帖子里听说过 Kaggle 的大名。除了大量竞赛以外,Kaggle 上也有很多公开的数据集。
SueTao 擅长计算机视觉(Computer Vision),半年 5 战 5 金,也许是史上最快的 GrandMaster。截至目前共斩获 9 金 3 银,kaggle 最高排名全球第 10。
Autue Kuzin(Kaggle ID: @drn01z3)来自 ods.ai 社区,拥有物理和应用数学的硕士学位背景,目前在 X5 零售集团(俄罗斯最大的多业态零售商)担任计算机视觉主管。在供职于 X5 集团之前,他在 Dbrain(Dbrain.io)担任首席数据科学家,也曾在 Avito(全球第二大分类信息网站,隶属于 OLX 集团)担任数据科学家。
Vladimir I. Iglovikov 是一名 Kaggle 顶级大师(Grandmaster),曾获得过 Carvana 图像遮蔽挑战的冠军,以及 Dstl 卫星图像特征检测挑战的第三名。他曾在 UC Davis 获得过理论凝聚态物理学博士的学位,现在是一名 Lyft 的计算机视觉工程师,主要研究自动驾驶。
来源:大数据与机器学习文摘、机器之心本文约8200字,建议阅读15+分钟Kaggle顶级大师为你分享自己成为高手的经验。 Vladimir I. Iglovikov 是一名 Kaggle 顶级大师(Grandmaster),曾获得过 Carvana 图像遮蔽挑战的冠军,以及 Dstl 卫星图像特征检测挑战的第三名。他曾在 UC Davis 获得过理论凝聚态物理学博士的学位,现在是一名 Lyft 的计算机视觉工程师,主要研究自动驾驶。 最近,Vladimir 分享了自己成为 Kaggle 高手的经验。目前,K
在这一期的 Kaggle Grandmasters 访谈中,我将带给大家的是,一位大师级故事讲述者的惊人而令人鼓舞的旅程:Shivam Bansal——Kaggle Kernels Grandmaster 和 H2O.ai 的资深数据科学家。他目前在新加坡工作,参与了 H 2O.ai 在亚太地区的活动。Shivam 是一名来自印度的计算机科学毕业生,他随后于 2019 年在新加坡国立大学获得商业分析硕士学位,并在那里获得了杰出的 Capstone 项目奖。
我只是按照自己的兴趣,尽可能多地专注于学习机器学习。年龄只是一个数字,何时开始以及可以实现多少没有上限。 Philip是Kaggle Competitions Grandmaster,他以17枚金牌名列第 47 位。
凭借这一成绩,Vladimir也荣获了Kaggle的最高荣誉——竞赛超级大师(Competitions Grandmaster)。Kaggle至今已成立8年,注册用户超过100万,现仅有100余名Grandmaster,非常珍贵。
本文为原作者投稿,原载于知乎,感谢对“我爱计算机视觉”的支持。也欢迎其他愿意进行技术分享、扩大个人影响力的朋友投稿,谢谢!
最近,Vladimir 分享了自己成为 Kaggle 高手的经验。目前,Kaggle 注册用户数量已超 100 万,其中只有 124 人拥有 Grandmaster 头衔,如何成为全球排名前千分之一的数据科学家?让我们看看他是怎么说的。
AI 研习社按,在日前结束的 Kaggle「Statoil/C-CORE Iceberg Classifier Challenge」(冰山图像分类大赛)中,由 David Austin 和 Weimin Wang 组成的队伍一举拔得头筹,获得 25000 美元奖金。据介绍,他们的解决方案能有效应用于实际生活,保证舰船在危险的水域更加安全地航行,降低船和货物的损伤,避免人员伤亡。
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 2017年3月,数据科学和机器学习竞赛领域的老大Kaggle被谷歌收购,点击查看大数据文摘报道《谷歌宣布收购全球最大数据科学社区Kaggle》,当时双方均未透露收购细节和未来计划。接近一年过去了,Kaggle在做什么? Kaggle由Anthony Goldbloom和Ben Hamner创立于2010年。企业和研究人员在Kaggle上发布数据,让全世界的统计师和数据科学家对数据集进行建模和分析,以竞赛的形式评选出最佳模型。Kaggle众包竞赛模式的价值在于,让人们有可能从无穷
于是,谷歌今年决定要“众筹”一只天生思维开阔、想象力丰富的AI,即使它只见过欧美人的生活,也要扩展到全球各地各种文化中去。
Kaggle比赛应该是数据竞赛中公认含金量最高的那个。每场比赛,参加的队伍至少上千人,也并非每次都次都能脱引而出,一不小心就要陪跑。
这是Facebook联合亚马逊、微软、“AI伙伴关系”以及各路学者,一同举办的比赛。
via pulse2 每年年底举办的 NIPS 都是令学者为之一振的顶级学术盛会。AI 科技评论了解到,今年首次增加了一个新议程,即「NIPS 2017 Competition Track」。本次竞赛活动从 23 个候选提案中选择了五个数据驱动的比赛项目,覆盖领域广泛。而今天谷歌大脑研究员 Ian Goodfellow 在 Twitter 上强烈推荐了他牵头组织的 Adversarial Attacks and Defences(对抗攻击防御)比赛。而 Nicolas Papernot 也倾情转发支持。
参加Kaggle竞赛往往都需要较多的步骤,对于小白同学,完成完成所有的步骤是一件非常困难的事情。
【新智元导读】参加Kaggle常常会获得很多启发,与来着世界各地的队伍进行厮杀的刺激更让人欲罢不能。本文内容包括了Kaggle比赛介绍,以及来自Kaggle Top 1%团队以及冠军团队的宝贵经验。全文近8000字。 不知道你有没有这样的感受,在刚刚入门机器学习的时候,我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手,复现别人的结果,但总觉得过于简单,给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了(干净的输入,均衡的类别,分布基本一致的测试集,还有大量现成的参考模型),要成为真正的数
两位作者拥有十多年的Kaggle比赛经验,都是grand master。现在市面上介绍Kaggle比赛的书非常少,这本书对Kaggle比赛的方方面面都做了很好的介绍,而且还两位作者还推出了系列书,很值得看。Kaggle的CEO为这本书做了序。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】2022年,200多个机器学习竞赛的最全分析报告来了。打比赛有这篇就够了。 2012年,ImageNet竞赛中,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的卷积神经网络AlexNet一举夺得了冠军。 十年过去,机器学习领域依旧不断结出AI之果。2022年,是机器学习竞赛重要一年。 200多场竞赛覆盖了广泛的研究领域,包括CV、NLP、表格数据、机器人技术、时间序列分析等等。 最新报告回顾了2022年所举办有关机器学习竞赛的情况,主要分
推荐一个Github项目:Smilexuhc/Data-Competition-TopSolution
机器之心现场报道 记者:CZ 当地时间 3 月 8-10 日,Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行,机器之心作为受邀媒体进行了现场报道。在当天 Keynote 演讲中,谷歌
Kaggle 是全球首屈一指的数据科学网,Kaggle 现在每月提供表格竞赛,为像我这样的新手提供提高该领域技能的机会。因为 Kaggle 提供了一个很好的机会来提高我的数据科学技能,所以我总是期待着这些每月的比赛,并在时间允许的情况下参加。虽然有些人为了获胜而参加每月的比赛,但不幸的是我没有时间投入到一场比赛中,所以我通过这些比赛来编写整洁的代码并提高我的编程技能。
这是近期Kaggle上颇受欢迎的一次竞赛,常用的分类方法无法处理大量的无标注数据,只有对传统的方法进行创新,才能够获得高分。
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/,网站主页面如下:
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