欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远
- 机器学习比赛,奖金很高,业界承认分数。
- 现在我们已经准备好尝试 Kaggle 竞赛了,这些竞赛分成以下几个类别。
是学校教授机器学习的老师留作业的地方,这里的竞赛有些会向public开放参赛,也有些仅仅是学校内部教学使用。
- 课业比赛 InClass
给萌新们一个试水的机会,没有奖金,但有非常多的前辈经验可供学习。很久以前Kaggle这个栏目名称是101的时候,比赛题目还很多,但是现在只保留了4个最经典的入门竞赛:手写数字识别、沉船事故幸存估计、脸部识别、Julia语言入门。
- 入门比赛 Getting Started
数字识别: 使用著名的 MNIST 数据来学习计算机视觉基础原理
里的题目以有趣为主,比如猫狗照片分类的问题。现在这个分类下的题目不算多,但是热度很高。
- 训练场 Playground
竞赛通常是机器学习前沿技术或者公益性质的题目。竞赛奖励可能是现金,也有一部分以会议邀请、发表论文的形式奖励。
- 研究型 Research
竞赛是赞助企业寻求数据科学家、算法设计人才的渠道。只允许个人参赛,不接受团队报名。
- 人才征募 Recruitment
是瞄准商业问题带有奖金的公开竞赛。如果有幸赢得比赛,不但可以获得奖金,模型也可能会被竞赛赞助商应用到商业实践中呢。
- 推荐比赛 Featured
预计 11月15号前后开展活动,有兴趣的可以提前联系相关的负责人。
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kaggle: 机器学习竞赛
深度学习 | 机器学习 | 大数据 | 运维工具 |
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TensorFlow R1.2 中文文档 | Sklearn 0.19 中文文档 | Spark 2.2.0和2.0.2 中文文档 | Zeppelin 0.7.2 中文文档 |
pytorch 计划中 | 机器学习实战-教学版 | Storm 1.1.0和1.0.1 中文文档 | Kibana 5.2 中文文档 |
Kudu 1.4.0 中文文档 | |||
Elasticsearch 5.4 中文文档 | |||
Beam 中文文档 |
来源: https://juejin.im/entry/5a10eecff265da431c6fe4c3