Kaggle 2022年最热门比赛是什么?今年最常见的比赛库是什么?

Kaggle比赛平台每年都会举办N多有价值的比赛,吸引了全球的用户参与。但作为参赛选手的你,你知道今年Kaggle最热门的比赛吗?今年最常见的比赛库是什么?

Kaggle年鉴内容(2022年度):

  • 比赛类型统计
  • 参赛选手统计
  • 模型&库统计
  • 比赛内容统计

比赛类型统计

2022年度举办57场比赛,共吸引了全球6万人次参加,总共提交方案84万次,总奖金162万美元。

  • Feature:工业赛赛题,难度较大
  • Research:学术赛题,难度较大
  • Playground:练习赛,难度适中
  • Analytics:数据分析赛
  • Getting Started:入门赛,难度较低

全网独家:Kaggle 2022 年鉴发布!涵盖竞赛趋势 & 57场比赛方案汇总!

  • Kernel赛题:通过Notebook提交的比赛
  • 非Kernel赛题:通过Notebook & 文件提交的比赛

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今年Kaggle比赛按照比赛任务可划分有7个方向,其中数据挖掘和计算机视觉占比较多:

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  • 大部分数据挖掘赛题来自Playground,没有比赛积分和奖牌
  • 部分视觉比赛是Kernel赛题,而所有文本赛题是Kernel赛题
  • 今年金融量化比赛比往年多,但语音识别比赛比往年少
  • 今年视觉赛题为语义分割赛题居多,纯分类赛题较少

Kaggle年度热门比赛

比赛名称 比赛方向 参赛人数 提交次数
Ubiquant Market Prediction 金融量化 1646 16151
Santa 2022 - The Christmas Card   Conundrum 组合优化 1312 11766
Kore 2022 强化学习 1003 9971
H&M   Personalized Fashion Recommendations 推荐系统 860 7235
UW-Madison   GI Tract Image Segmentation 计算机视觉 1176 8902
Feedback   Prize - English Language Learning 自然语言处理 886 5984
American Express -   Default Prediction 数据挖掘 1278 16346

参赛选手统计

Kaggle平台上男性选手占比为77%,和「Coggle」公众号性别占比相同。大部分的Kaggle用户在40岁,且20 – 30之间年轻人比较多

  • 40%左右的Kaggle用户拥有硕士学历,高学历占比较多
  • Coursera是Kaggle用户最偏爱的在线学习平台

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参赛工具统计

Python是第一编程语言,其次是SQL和R。具统计Kaggle上R语言的Notebook在逐渐变少。

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  • Jupyter Notebook是最受欢迎的IDE,其次是VSCode
  • Colab和Kaggle是最受欢迎的Notebook平台

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  • 机器学习库流行排序:scikit-learn、XGBoost、LightGBM、Catboost、Caret
  • 深度学习库流行排序:TensorFlow、Keras、Pytorch、Jax
  • 可视化库流行排序:Matplotlib、Seaborn、Plotly、ggplot2

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比赛内容汇总

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更多内容,请查看年鉴PDF。

Kaggle学习路径

【参赛建议】:数据挖掘类型

  • 赛题难度:入门、进阶赛题居多
  • 参赛建议:适合小白入门,对机器配置要求低
  • 常见赛题方向:二分类、多分类、回归、时序预测
  • 必备Python库:Pandas、Sklearn、XGBoost、LightGBM、CatBoost
  • 常见模型:树模型和集成学习居多

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【参赛建议】:计算机视觉类型

  • 赛题难度:进阶和较难居多,需要GPU支持
  • 参赛建议:适合学习深度学习入门,建议以分类赛题入门
  • 常见赛题方向:图像多分类、细粒度分类、语义分割
  • 必备Python库:Pytorch、TensorFlow、timm
  • 常见模型:CNN模型、transformer模型

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【学习资料】:XGBoost / LightGBM / CatBoost

XGBoost / LightGBM / CatBoost是高阶的树模型,是数据挖掘竞赛必备库。ü XGBoost使用案例,LightGBM使用案例,CatBoost使用案例

  • 学习难度:⭐⭐⭐⭐⭐
  • 【基础】能完成训练和与预测
  • 【进阶】能进行交叉验证进行验证和预测,能使用Early Stop
  • 【进阶】能使用GPU进行训练和预测,并对类别进行编码
  • 【进阶】能对模型进行可视化,计算特征重要性,并进行特征筛选
  • 【深入】理解模型超参数含义,会对模型进行调参
  • 【深入】能自定义损失函数与评价函数

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