Kaggle 數據科學競賽
Kaggle 資料科學競賽位於資料科學和機器學習挑戰的前沿，提供了一個平台，參賽者在這裡解決由組織和研究人員提出的實際問題。這些競賽涵蓋了預測分析、電腦視覺、自然語言處理和時間序列預測等領域。
想要挑戰這項比賽？
競賽訊息
全球學生
參賽資格
免費
參賽費用
不定，取決於具體競賽
提交截止日期
競賽細節
1. 競賽類別
- 特色競賽：這些是 Kaggle 的標誌性挑戰，提供豐厚的現金獎品，解決複雜的、商業驅動的預測問題。典型例子包括 Allstate 索賠預測挑戰、Jigsaw 有毒評論分類挑戰和 Zillow 獎。它們吸引了頂級專家，但仍然對所有人開放，促進了透過與同行學習來提陞技能。
- 研究競賽：這些競賽實驗性強，通常沒有明確的解決方案，專注於推進影像辨識或大規模文字分類等專業領域。過去的挑戰包括 Google 地標檢索挑戰和右鯨辨識挑戰。這些競賽通常不提供獎品，適合進行實驗性探索。
- 入門競賽：為初學者量身定制，這些長期存在的挑戰具有教程問題，幫助新手學習。例如 Titanic: 機器學習災難預測和房屋價格：高級回歸技術。這些競賽有滾動的排行榜，確保新用戶有一個新的競爭環境。
2. 競賽格式
簡單競賽：
- 遵循標準格式，參賽者在接受規則後下載資料集。競爭者在本地或 Notebooks 中建立模型，並上傳預測作為提交。
- 範例：Porto Seguro 安全駕駛員預測。
兩階段競賽：
- 分為第一階段和第二階段，第二階段提供新的測試資料集。參加第二階段需要參加第一階段。
- 例：自然保護基金會漁業監控。
程式碼競賽：
- 所有提交都直接從 Kaggle Notebooks 提交，確保硬體資源平等。由於平台對運算資源如運行時間、記憶體和外部資料使用的限制，模型較為簡單。
- 例：Quora 不真誠問題分類。
3. 資源
更多資源可以在這裡找到。
團隊組建
1. 團隊成員和角色
- 團隊負責人：團隊的主要聯絡人，具有額外權限，例如更改團隊領導。
- 成員：團隊中的其他所有參與者。團隊負責人可以將領導職務重新分配給其他成員。
2. 關鍵團隊操作
- 更改團隊名稱：任何團隊成員都可以透過團隊標籤更新團隊的自訂名稱，該名稱會顯示在排行榜上。
- 合併團隊（需要團隊負責人批准）：如果滿足以下條件，團隊可以合併：(1) 競賽的團隊合併截止日期尚未過，(2) 合併後的團隊人數不超過最大團隊人數限制，(3) 其合併後的每日提交數量符合提交限制。
- 解散團隊：只有在團隊沒有進行任何提交的情況下，才能解散團隊。
3. 注意事項
- 提交限制：團隊人數不會增加每日提交數量限制。
- 合作優勢：加入團隊有助於向他人學習、結合不同方法並提升成果。
諮詢備賽課程
如何參賽
1. 尋找競賽
- 查看競賽列表，查看所有正在進行的競賽。
- 公開競賽可以搜索，私密競賽需要共享唯一的連結才能訪問。
2. 造訪競賽首頁
點擊競賽查看其主頁。關鍵部分包括：
- 規則：包含參與競賽的強制性規則。接受規則後才能下載資料或提交作品。
- 概覽：包括：
描述：解釋競賽的目標和贊助方的目的。
資料：提供用於建立和評估模型的訓練集和測試集資料存取。
評估：詳細說明提交的格式和評估方式（例如，排名指標）。
時間表：列出重要的截止日期，如規則接受和提交截止日期。
獎品：如果適用，概述獎勵（現金、紀念品、積分等）。
3. 參與
- 透過點擊「加入」並接受規則（適用於公開競賽）來加入。
- 對於私密競賽，存取需要主辦方提供的連結。
4. 關鍵提示
- 始終閱讀並遵守規則，以避免被取消資格或受到處罰。
- 使用論壇來澄清疑問或尋求社群協助。
- 注意截止日期，確保能順利參與。
提交指南
要參與 Kaggle 競賽，提交你的模型預測是必不可少的。你的提交將根據競賽的評分方式進行評估，並將決定你在排行榜上的排名。
1. 排行榜類型
- 公開排行榜：根據測驗資料的一個子集顯示提交得分。競賽期間一直可見。
- 私密排行榜：根據剩餘的測試數據追蹤效能，並在競賽結束後確定最終排名。注意避免過擬合：在公開排行榜上表現良好的模型，在私密排行榜上的表現可能不一樣。
- 平手打破規則：如果得分完全相同，提交較早的團隊將獲勝。
2. 提交限制
- 團隊每天有提交數量限制（通常為5次，但具體根據競賽而定）。提交次數超過限制不會增加獲勝機會，反而可能浪費資源。
3. 提交預測
透過上傳文件提交：
- 大多數競賽允許透過上傳「提交文件」來提交預測。
- 提交步驟：點選競賽頁面上的「提交預測」。然後，在提示時上傳預測檔。一旦處理完成，你的提交將出現在「我的提交」下。
- 如果文件處理失敗，則不會計入提交，也不會影響每日提交限制。
透過 Notebooks 提交：
- 一些競賽允許直接透過 Kaggle Notebooks 提交。
- 從 Notebook 提交的步驟：
建立一個新的 Notebook，並將競賽資料集作為資料來源。
在 Notebook 中建立並測試模型。
產生並儲存提交文件。
點擊「儲存並運行所有」以完成 Notebook。
成功運行後，前往 Notebook 查看頁面提交文件。
4. 選擇最終提交
在競賽結束前，你可以選擇哪些提交進行評分。如果沒有選擇，平台將自動選擇在公開排行榜上表現最佳的提交。
