【乾貨Tips】最全的AI/機器學習競賽平臺網址及賽事地址彙總~
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想從事演算法類崗位卻又缺少實際專案經驗?參與機器學習的競賽是一個不錯的選擇。在高質量的比賽中,拿到top名次可以讓你的簡歷眼前一亮,說不定還能直通拿到offer~
本tips中,小編將會整理所有常用的主流競賽平臺,各大廠的年度機器學習競賽,以及“你從未體驗過的神奇的機器學習平臺”。排序方式為小編心目中各大平臺/競賽的重要性。(更新時間:2019/1/19)。
1、最推薦的兩個主流平臺——Kaggle和天池
不管你是萌新還是老手,參加Kaggle和天池平臺的比賽總是不錯的選擇。二者分別是國外和國內最大的機器學習競賽平臺,賽事多,選手多,獎金高,含金量相對充足。
對於新手來說,Kaggle的優勢在於開源分享的氛圍,每個比賽在討論區都有大量的針對此比賽的分享,包括Baseline,EDA,Data leakeage等。有些Baseline甚至可以直接進入賽事的Top1%。學習大佬的思路和程式碼能夠少走很多彎路,從而可以飛速地進步。Kaggle唯一的缺點就在於全英文,對於國內的同學來說,理解起來可能有些吃力。
天池是阿里巴巴旗下的機器學習平臺,目前是國內最大的機器學習類競賽網站。和Kaggle相比,開源分享的氛圍不是很強。但近期,天池推出了很多針對初學者的入門教程和視訊,包括演算法講解和競賽套路講解。從天池入門演算法競賽也不失為一個好的選擇。
通常來說,這兩個平臺的參賽隊伍數眾多,拿Top較難。但正因為大神聚集,所以可以從開原始碼裡學到很多。
Kaggle:https://www.kaggle.com/
天池:https://tianchi.aliyun.com/home/
2、大廠競賽
除了平臺賽之外,BATJ等大廠都會定期舉辦資料/機器學習的旗艦賽事,通常一年一度,獎金非常非常豐厚。如果能夠進入Top,更可以直接拿到大廠相關崗位的offer,是非常值得大家關注的系列賽事。但這些賽事都在各自的網站上釋出,而且經常會變化,一不小心可能就錯過了報名時間(我會告訴你關注本小喇叭就不會錯過了嗎(✺ω✺))。
阿里ijcai賽:天池平臺
騰訊賽地址:http://tpai.qq.com/race
滴滴賽(Di-tech 2017):http://research.xiaojukeji.com
京東JDD:https://jdder.jd.com/
京東JDATA:https://jdata.jd.com/index.html
螞蟻金服賽:https://dc.cloud.alipay.com/index
百度點石:https://dianshi.baidu.com/competition
3、國內其他主要平臺
除天池外,國內還有很多其他資料類競賽的平臺。相對天池,參賽的人數相對較少,但某些賽事的獎金也很高,而且這些比賽同樣有主辦方offer可以拿。因為參與的隊伍較少,所以進入Top的機率較大。
DataCastle競賽平臺:
http://www.pkbigdata.com/
Datafountain平臺:
https://www.datafountain.cn/
Biendata平臺:
https://www.biendata.com/
Kesci平臺:
https://www.kesci.com/
4、國外其他主要平臺
除Kaggle外,國外也有不少相關的機器學習競賽平臺。這些平臺各有各的特色,簡單介紹兩個。
Codalab上多數為學術型的競賽平臺,包括一些學術會議的附賽。第四正規化的AutoML賽就在此平臺上舉辦,去年競賽top3就能免費去NIPS2018會議現場遊玩(斯德哥爾摩)。
Crowdai貌似是微軟投資,用來對標谷歌旗下的Kaggle平臺。雖然賽事較少,但含金量也很不錯。
Codalab:https://competitions.codalab.org/competitions/
Crowdai:https://www.crowdai.org/
5、其它妖路平臺
最近了解到一個神奇的平臺叫Numerai,有志於從事量化方向的同學可以重點關注下。簡單來說,參與者下載真實的金融資料資料,訓練相應的機器學習模型,Numerai會將其整合為最終的交易策略,並投入到真實的市場中。根據這些預測在現實中的表現,Numerai會給予使用者相應的報酬,以美元和虛擬貨幣的形式給出。每個星期,它都會發出總計6000美元的獎勵。值得一提的是,在傳統的機器學習競賽中,大多數情況下只有前三名的選手才能獲得獎金。而在Numerai中,只要符合一定的標準,就有希望獲得或多或少的獎金。
Numerai平臺: https://numer.ai/homepage
如果大家有了解文中沒有提到的平臺/競賽/妖路平臺,歡迎大傢俬信小編進行補充,大家互相分享,共同進步ヾ(◍°∇°◍)ノ゙。
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