Kaggle如何入门?
在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的***途径。
在每个竞赛的「Overview」选项卡上，可以看到关于比赛及其数据集的一些信息、提交有效结果的评估标准（每个竞赛都略有不同），以及该竞赛的 FAQ。在「Data」（数据）选项卡上，你可以看到数据的简要说明。
需要的是这三个文件：train.csv、test.csv 和 data_description.txt，请将它们放在你可以快速访问的文件夹里。「Discussions」（讨论）选项卡就像竞赛的专属论坛，在流行的竞赛中，这些讨论中经常包含非常有价值的信息，因为竞赛条款有时会要求参与者必须在讨论版上公开他们所使用的任何信息。
数据泄露是很难避免和处理的，偶尔也会发生在竞赛中。一方面，充分利用数据才能得到更高的分数赢得竞赛；但另一方面，结合了数据泄露的模型通常对于实践来说是无用的，所以也不被竞赛支持。勤奋的参与者经常会在讨论版上分享数据泄露以帮助竞赛环境变得更好。
相关信息
Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。
Kaggle公司是由联合创始人兼首席执行官AnthonyGoldbloom2010年在墨尔本创立的，主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。这一平台已经吸引了许多科学家和开发者的关注，他们也纷纷入驻这一平台。
kaggle奖金如何发放
kaggle的评价体系 kaggle的用户评价体系是基于三个维度的：
竞赛、代码以及社区参与。根据这三个维度把kaggle的用户分成了5个等级：
Novice ：初始等级，只要注册就算。
Contributor ：添加资料信息，并且进行了各种指定的动作即可。如上两个等级没有考虑到用户的比赛成绩和社区声望。
Expert ：获得两枚竞赛铜牌；5枚代码铜牌；以及50枚讨论铜牌
Master ：获得一枚竞赛金牌，两枚竞赛银牌；10枚代码银牌；50枚讨论银牌以及总共200枚讨论奖牌
Grandmaster ：获得5枚竞赛金牌，solo竞赛金牌；15枚代码金牌；50枚讨论金牌以及总共500枚讨论奖牌。
kaggle比赛含金量
kaggle比赛含金量很高。
许多科技巨头在Kaggle举办Recruitment类的竞赛用于招聘数据科学家，比如 Facebook、Amazon、Walmart。Featured类的比赛为解决商业问题而设立，是Kaggle平台最主要的竞赛类型，奖金高竞争激烈，有金银铜牌奖励，对参赛选手的能力有一定的要求，同时这意味着如果可以取得较好的成绩排名，对于相关领域的申请、求职能起到很强的背书。
kaggle在学界的认可度很高
得益于Kaggle的海量数据集和开放性，它还成为了一个非常棒的教学实践平台，吸引到哥大、纽大、上交大等设立了相关领域的Capstone Project，以及哈佛、牛津、斯坦福等开设Kaggle-in-Class的课程项目。
此外，众多国际大型和重要学术组织、机构，如IEEE、NASA、CERN等都在Kaggle上举办或多次支持（公开数据集）了不同类型的竞赛，帮助他们自己或合作方解决棘手的科研问题。
所以不论你是求职者还是学生，如果对数据科学感兴趣，都可以利用Kaggle来锻炼自己的技能，提升自己的背景。简历中如果有这样一份为“准东家”定制的Kaggle项目经历，定能提升梦校、大厂Offer的命中率。
Kaggle简介
Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。
2019年1月Kaggle人类蛋白质图像深度学习分类大赛，昂钛客[angtk.ai]获1银2铜。
扩展资料：
Kaggle这一平台已经吸引了许多科学家和开发者的关注，他们也纷纷入驻这一平台。这些科学家和开发者资源正是谷歌看中他们的地方。
这项技术可以直接从图片预测地标，以帮助人们更好地理解和整理他们的照片集。这项竞赛要求参赛者建立能够在挑战性测试图像数据集中识别正确地标（如果有）的模型。
参考资料来源：
百度百科-Kaggle
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