这次酝酿了很久想给大家讲一些关于Kaggle那点儿事，帮助对数据科学(Data Science)有兴趣的同学们更好的了解这个平台，最好能亲身参与进来，体会一下学校所学的东西和想要解决一个实际的问题所需要的能力的差距。
Kaggle的多数竞赛由企业或者研究机构发布，以竞赛奖励的方式向全球征集解决方案，通过众包的方式解决建模问题，诸如Google、Facebook、Microsoft等知名科技公司均在Kaggle上举办过数据挖掘比赛。
全文共5055字，预计学习时长13分钟图源：unsplash如果你一直关注Kaggle新闻，那对Mechanisms of Action竞赛应该不陌生，该比赛由哈佛创新科学实验室举办，近日刚刚落下帷幕。
引言Kaggle是最著名的机器学习竞赛网站。Kaggle竞赛由一个数据集组成，该数据集可以从网站上获得，需要使用机器、深度学习或其他数据科学技术来解决问题。一旦你发现了一个解决方案，你就可以把你的模型结果上传到网站上，然后网站根据你的结果对你进行排名。
GCGSer’s Successive Victories in Computer Science Competitions。在英国，参赛选手需要在Bebras比赛中获得前 10% 才有机会参加 OUCC 比赛。
在网上搜索之后，我发现了这篇论文，Facebook AI research的团队引入了一个新的损失函数——Focal loss。Focal Loss for Dense Object Detection 见原文链接。
12月30日，腾讯宣布其人工智能球队摘得了首届谷歌足球Kaggle竞赛冠军。这是一场由Google Research与英超曼城俱乐部在Kaggle平台上联合举办的足球AI比赛，经过多轮角逐，腾讯AI Lab研发的绝悟WeKick版本以1785.8的总分成为冠军球队。
