Kaggle竞赛中Research类型介绍 附Kaggle竞赛难度分析 kaggle长线辅导推荐

Research是Kaggle竞赛中的研究级别，属于学术类型的比赛，在赛题背景和难度上都更难，适合深入学习。不管是未来工作、还是升学背景提升，有基础的同学都建议尝试Research类型。

Kaggle竞赛中Research类型难度有多大呢？主要考察哪些内容，我们来举例分享！Kaggle竞赛12月最新比赛推荐，更多课题咨询，Kaggle竞赛辅导，欢迎联系我们~

01Kaggle竞赛research类型介绍

research比赛与高级比赛相比研究类比赛更具实验性，需要注意的是，在Kaggle中只有Research和Featured类型的比赛会累计积分和奖牌。如下图三类：

• Google LandmarkRetrieval Challenge- 给定一张图像，您能在数据集中找到所有相同的地标吗?
• 右鲸识别-识别航空照片中濒临灭绝的右鲸
• 大规模分层文本分类- 将维基百科文档分类为约300,000个类别之一

📣适合学生:

对数据科学、数据挖掘、机器学习感兴趣、有一定基础的高中生有一定计算机背景的大学生

📝比赛时间:

全年滚动，随时可以报名

📢预估出成绩周期:

大部分在一周内即可出成绩，详情以具体比赛为准

02research类型介绍举例分析

Google美国手语识别训练快速准确的美国手语手指拼写识别模型

赛题任务：本次比赛的目标是检测美国手语(ASL)手语拼写并将其翻译成文本。您将创建一个在同类最大数据集上训练的模型，该数据集专门为本次比赛发布。这些数据包括超过300万个手指拼写的字符，这些字符由100多名人手语者通过智能手机的自拍相机在各种背景和照明条件下拍摄。

您的工作可能有助于推动手语识别向前发展，使聋人和力障碍社区更容易使用AI。

赛题背景:在美国每天有33 名婴儿出生时患有永久性听力损失，其中大约 90%的父母是听力正常的人，其中许多人可能不懂美国手语。如果没有手语，聋哑婴儿有患上语言剥夺综合症的风险。

PopSign 是一款智能手机游戏应用程序，它使学习美国手语变得有趣、互动且易于访问。玩家将ASL 标志的视频与包含书面英语单词的泡泡相匹配以弹出它们。

解题思路：

解决办法：

第一部分

下面是一般性的步骤和方法，可以帮助你着手解决这个问题:

1.数据获取:首先，你需要获取适用于这个任务的数据集。Kaggle 可能会提供比赛所需的训练和测试数据，你可以从比赛页面下载数据集。

2.数据预处理:这一步非常重要，因为手语视频和手指拼写序列需要被适当地处理成模型可以理解的格式。这可能包括视频帧的提取、手语动作的标注、文本数据的处理等。

3.特征提取:为了训练机器学习模型，你需要从预处理的数据中提取有用的特征。对于手指拼写识别，可以考虑使用图像特征和序列数据特征。

第二部分

4.建模:这个任务可以用多种方法来建模。一种常见的方法是使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)处理手语图像数据，然后使用循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)处理手指拼写序列数据。

5.训练与优化:选择合适的损失函数和优化算法，并在训练数据上训练模型。根据需要，你可能需要尝试不同的网络架构和超参数来优化模型的性能。

6.评估与调整:使用验证集评估模型的性能，并进行必要的调整。重复训练和验证过程，直到达到满意的性能。

第三部分

7、测试与提交:使用测试集评估模型在未见过的数据上的性能，并将最终的预测结果提交到Kaggle 比赛中。

8、集成和后处理:可以尝试使用模型集成的方法来提高性能。此外，对模型输出进行后处理也可能有助于改进结果。

请注意，上述步骤只是一个一般性的指南。实际上，要解决这个问题，你可能需要尝试许多不同的方法和技术，调整参数，并可能结合其他先进的预训练模型或技术。

03Kaggle竞赛 难度分析

参与kaggle比赛的难度有多大呢？参与 Kaggle 赛事，一般需完成四个核心步骤：

1️⃣拆解比赛规则，深度理解数据集结构与目标。

2️⃣掌握赛事所需技术，比如深度学习、自然语言处理等算法。

3️⃣编写代码实现模型，并持续优化以提升性能。

4️⃣提交最终结果，或按要求撰写技术分析报告。

即便以 Kaggle 入门级经典赛题 “泰坦尼克号生存预测” 为例，也对参赛者有基础要求。不仅需要具备 Python 编程能力，还得掌握数据分析技能，例如 SMOTE 过采样、特征嵌入，以及 XGBoost、LightGBM、CatBoost 组合的 Stacking 集成方法等。

对多数学生而言，编程与数据科学相关积累有限。若要满足比赛技能需求，往往需要投入数周甚至数月时间学习，这难免会挤压正常课业与课外活动的时间。

04Kaggle长线辅导课程

机构国际竞赛辅导，kaggle也是我们全年都在滚动进行的项目，设置kaggle长线辅导版，计划参与的同学，家长尽快咨询。

阶段一：编程基础入门课

适合学生 编程0基础或基础薄弱

课时安排 2h/课时，共10课时

阶段二：中阶技能提升课

适合学生：具备一定数据科学的编程基础，对kaggle平台有一定的熟悉度

课时安排：2h/课时，共12课时

阶段三：实战冲奖课程

适合学生：有一定基础，冲刺前20%、银牌、铜牌的学生

安排课时：1H/课时，共2-8课时

• 课堂形式：3-5人组队班课或1v1定制、线上授课
• 授课时长：20课时
• 适合学生：掌握一定编程基础，愿意花费时间去学习完成作业。
• 授课时间：周末课程，具体时间根据老师和学生情况商议。