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"为啥Kaggle奖金那么少?"一场2.5万美元的比赛,因"

时间:2019-12-01 14:39:44 人气:1317

龟兹来自凹非庙

量子位报告

“为什么奖金这么少?”

在线汽车预订的领导者Lyft刚刚在kaggle上发起了一场3d目标检测比赛,奖金总额为25,000美元,约合人民币177,000元。

谷歌正在进行的YouTube-800万视频理解竞赛也是如此。好像这是凯格尔比赛的标准。

然而,reddit论坛被问及:

为什么卡格尔竞赛的奖金这么低?

一个比现有方法性能更好的模型应该会带来巨大的价值。

为什么这些竞争公司对奖金如此挑剔?

这期杂志出版后,许多小伙伴有话要说,一天之内热度超过了300度。

奖金池是25,000美元,第一名是12,000美元,是不是很小?

如果把它与网飞奖这样的大奖赛相比,它就是。

那是在2006年,网飞悬赏100万美元购买一种算法来预测用户对这部电影的评价:只要它比该公司自己的cinamatch算法高10%,它就可以得到这100万美元。

为此,网飞还公布了一个拥有上亿收视率、480,189名用户和17,700部电影的数据集。每个数据点由四个数字组成:用户号码、电影名称、评分时间和评分。

这成为当年推荐算法圈的里程碑事件。

2009年,奖金最终被一个叫做贝尔科尔语用混沌的团队拿走,该团队的算法比网飞当时使用的算法高10.06%。

如今,尽管网飞的主营业务已经从dvd租赁转向在线视频支付服务,推荐算法仍比当年的竞争算法有所改进。

下面是增量行,推荐算法工作

之后,回头看看reddit网民的问题描述:

"比当前算法更好的模型应该很有价值.""为什么经营凯格尔竞争的公司如此挑剔?",这样的声明似乎已经成为目标。

然而,世界上竞争如此之多,其意义无法概括。

Reddit的顶层网民(@htrp)说:

与网飞奖这样的大奖赛相比,该公司的卡格尔比赛更像是一种吸引人才的方式。

这种竞争,可能不会给你原始的、真实的数据。

换句话说,如果主要目的不是改进自己的算法,并且他们不会使用真实的数据来评估参与的算法,就不太可能花很多钱来刺激每个人取得巨大的成就。

对此,网民(@ crash be 4 you can save)补充道:

kaggle竞赛的获胜算法将公开代码。主办公司无法从竞争中获得任何技术优势,因为竞争对手也可以获得代码。

要说技术的价值,在论坛上核心和小伙伴之间的讨论中可能会发现比挖掘获胜算法更多的新想法。

那么,参赛者上传的模型在没有数百万美元奖励的情况下还能在kaggle比赛中产生“巨大的价值”吗?

不,许多网民不这么认为。他们有自己的理由。

有些人(@ mimghost)认为:

组织者可能会看一看比赛计划并从中获得一些灵感,但不可能直接在生产线上使用。还需要考虑延迟、成本和其他因素。

从清单的首位到行业能提供什么,通常还有很长的路要走。

然而,如果不交付的问题放在一边,每个人会怎么看待竞争算法本身的价值呢?

有人(@可能不真实)觉得:

也许很多结果比其他结果高0.1%。

如果获胜算法不一定不同于获胜算法,获胜算法可能不会有非凡的成就,并且在这样的期望下,很难有更高的奖金安排。

更极端的(@茶桶)是:

当你玩卡格莱的时候,不是所有的比赛都采用相同的模式吗?

我还想解释一下,卡格尔竞赛不值得再鼓励了。

当然,胖朋友的演讲遭到了所有人的强烈反对。

其他人把助教的观点和那些说“我擅长毫升,我的卡格莱分数不好=卡格莱不反映毫升能力”的球员联系起来。

在许多人眼里,卡格尔的奖金并不是很大,而且由于各种原因也不可能更高。

但言外之意是,人们并没有因此而忽视卡格尔竞争的价值。

无论是奖金、工作机会,还是在与论坛上的人交流后,从改进的算法中获得的灵感可能是继续参与竞争的原因。

“如果你认为你的钱少了,就不要参加。不管怎样,许多人都想参加。”

"即使奖金是1元,我也愿意参加."

最后,别忘了是lyft发起了目标探测比赛。为什么你在这场比赛中没有得到很多钱?

让我告诉你为什么他们没有在上面投资很多钱,因为他们没有钱。

(这句话来自@sroberts928,零票,仔细参考。)

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