AI比赛相关
@ 双愚，若fork或star请注明来源 首发于公众号：双愚
-
有什么比赛正在举行，欢迎大家提issue
-
2019-05-06 发现一个国外的人工智能/数据科学比赛整理平台，有各国比赛 DataSciComp
-
已发布在知乎【综述】各类人工智能&大数据相关比赛
随着近几年人工智能和大数据的快速发展和应用，使得相应的工智能&大数据相关比赛比赛近几年火热了起来，下面就我知道到的人工智能&大数据相关比赛，为大家简要说下，感兴趣的可以参加一些比赛，锻炼一下自己，也能知道一些前沿的技术，说不定还能拿些奖金呢？哈哈
建议:现在AI比赛非常多，如果想学习的话，最好有针对性地选择一项比赛，深钻下去，很多比赛也会建群讨论交流，能学到很多，而且有些还会有大佬直播答疑，赛后交流分享。对了，还有最好能组个队，有队友互相学习，会比单打独斗事半功倍。 欢迎交流(*￣︶￣)
- Google数据集搜索：https://toolbox.google.com/datasetsearch
- Datahub，分享高质量数据集平台：https://datahub.io/
- 用于上传和查找数据集的机器学习数据集存储库：https://www.webdoctx.com/www.mldata.org
- datafountain收集数据集：https://www.datafountain.cn/dataSets
- tinymind收集数据集：https://www.tinymind.cn/sites#group_22 看到的一篇文章,里面有介绍很多数据集的：世界上最有价值的不是石油而是数据(附数据资源下载链接)
Kaggle号称是全球最大的数据科学家汇聚的平台，高手云集，同时对萌新也很友好。
Kaggle 上有两个最适合新手的竞赛（某种程度上已成为 Kaggle 的「入门教程」）：
Titanic（预测生存：一种二元分类问题）：https://www.kaggle.com/c/titanic
房价（预测价格：回归问题）：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
强烈建议你有时间两项都尝试一下，对入门学习是很有益处的！
http://www.icme2019.org/conf_challenges
http://www.icme2018.org/conf_challenges
IEEE ICME(IEEE International Conference on Multimedia and Expo)是由IEEE Computer Society、Circuits and Systems Society、 Signal Processing Society以及Communications Society共同主办的计算机多媒体领域最重要的国际会议之一，至今(2019)已连续举办18届，涵盖文本分析、图形图像、视频、语音音频等多媒体数据的处理、传输、分析与应用等主题。
国内是看到了AI在未来的重要性，各个公司已经相应投资者纷纷开设了很多相关的比赛及平台，下面说下我所知道的。
2. 阿里云天池大赛
2015年3月23日，阿里云计算宣布启动新一赛季的天池大数据竞赛，到目前为止，已经加入了很多，比如算法大赛，程序设计大赛，为新手准备的入门赛，还有可视化大赛，千里马大赛，创新应用大赛。门类相对来说非常齐全。 而且一般比赛持续周期很长，大家可以择机参加。
DF(DataFountain)的目标是构建中国最有影响力和权威度的数据科学与大数据分析处理竞赛平台。大赛的奖池规模很大，而且备考中国计算机学会这种国家学会，和很多优秀企业开办比赛，平台竞赛数量质量越来越高，CCF每年的大赛都是DF组织的，影响力挺大的，平台参与人数也挺多。
“AIChallenger全球AI挑战赛”。是由创新工场、搜狗和今日头条联合宣布三方携手发起的。 AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。 2017年才举办第一期，现在2018年8月第二期开始啦。 这个比赛数据集很大，都是解决实际问题，难度较高，当然，奖金特别高，一般都是公司或者高校团队参加。
新发现的一个AI竞赛平台，比赛类型分为图像，自然语言处理，语音这三块，比赛形式每提交一次代码只要符合条件就有奖金。个人觉得这种形式还是挺好的，真的有助于全民AI的氛围形成。 FlyAI 新一代AI竞赛社区 FlyAI是游戏化AI竞赛服务平台，吸引国内外优秀的AI开发者和AI需求者，让AI从科学家社区走向工程师社区。它不仅仅是开发者社区，而是未来企业个性化AI解决方案的核心，也是未来AI行业生态的起点。目前平台已注册3000人，拥有近50个AI项目（可执行代码、规范化数据、可用模型），接下来将会通过技术论坛、资讯网站、校园等途径不断发掘吸引AI人才。
Biendata.com是一个人工智能竞赛学习平台。用户可通过该平台报名并参加人工智能领域各类赛事。 这项比赛奖金也是很丰厚的，不过也是难度较高，一般公司或者高校团队参加。 最近有一个比赛是： 中国人工智能学会 & 字节跳动 办的为字节跳动海外产品文章自动生成标题，感觉还是挺有意思的。
科赛(Kesci.com)是聚合数据人才和行业问题的在线社区。科赛打造的 K-Lab 在线数据分析协作平台,为数据工作者的学习和工作带来全新的体验。 比赛有简单，有难，有些有奖金，有些没有，可能知名度没有前几个高
8. 数愿大数据AI竞赛平台
致力于打造一流高度专业化大数据人工智能竞赛,挖掘优质人才和数据价值,推动项目商业化落地,助力创业者实现梦想 奖励丰厚，大多和创业相关，知名度不高，不过价值很高，可以多多参与。
大赛主要聚焦人工智能安全问题
聚焦机器学习对抗训练 全球首创AI对抗样本攻防赛CAAD CTF CAAD对抗样本攻防赛是GeekPwn2018推出的全新挑战项目，聚焦人工智能领域潜在安全问题，旨在通过专业的技术比拼，选手在现场进行实时攻击与防守比赛，提前预演人工智能应用潜在的安全风险，保护人工智能健康成长。
GeekPwn2018嘉年华将于2018 年10月24日-25日在上海举行。届时CAAD 对抗样本攻防赛、数据追踪挑战赛、黑客屋挑战赛、机器特工挑战赛、PWN FOR FUN趣味挑战赛、基于漏洞和非基于漏洞挑战赛轮番上演
以上都是大家可能比较熟知的比赛平台，但也有一些公司自己举办的非常好的AI比赛平台。
-
京东大赛：http://jddjr.jd.com/
-
CSDN- tinymind比赛：https://www.tinymind.cn/competitions
-
AI开发者大赛 - 讯飞开放平台：http://challenge.xfyun.cn/
-
爱奇艺AI竞赛平台：http://challenge.ai.iqiyi.com/
-
ATEC蚂蚁开发者大会： https://dc.cloud.alipay.com/index#/home
-
泰迪杯-泰迪公司：http://www.tipdm.org/bdrace/jingsa/
-
中兴捧月算法大赛：http://challenge.zte.net/index.php
-
中国人工智能竞赛：https://ai.ixm.gov.cn/
-
珠算，它提供了一个Python编程库，能够便捷地实现贝叶斯深度学习的建模和推理。
深度学习中经常看到epoch、iteration和batchsize，下面按照自己的理解说说这三个区别：
- batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；
- iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；
- epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；
举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么： 训练完整个样本集需要： 100次iteration，1次epoch。
-
第一届腾讯社交广告高校算法大赛(全国14名): freelzy / Tencent_Social_Ads
-
2017-CCF-BDCI-让AI当法官(初赛):ShawnyXiao/2017-CCF-BDCI-AIJudge
-
初赛Rank1 复赛Rank1 2018 CCF 大数据与计算智能大赛 供应链需求预测：yuxiaowww/BDCI-2018-Supply-Chain-Demand-Forecast
-
招商银行信用卡中心 消费金融场景下的用户购买预测 rank1: sunwantong/China-Merchants-Bank-credit-card-Cente-User-purchase-forecast
-
2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛-复赛第二名解决方案:PandasCute/2018-CCF-BDCI-China-Unicom-Research-Institute-top2
-
2019年CCF大数据与计算智能大赛乘用车细分市场销量预测冠军解决方案 ：cxq80803716/2019-CCF-BDCI-Car_sales
If you find this project useful in your research, please consider cite:
@misc{ai_competitions2019,
title={Summary of AI competitions at home and abroad},
author={Chongqing, Huang},
howpublished = {\url{https://github.com/HuangCongQing/AI_competitions/}},
year={2019}
}
- ICDAR2015 Incidental Scene Text竞赛的文字检测和文字识别以及端到端（检测+识别）算法的排行榜，里面的排名代表了目前最新的场景OCR技术，部分模型提供了相关论文和开源代码链接。
微信公众号：【双愚】（huang_chongqing） 聊科研技术,谈人生思考,欢迎关注~
往期推荐：
Copyright (c) 双愚. All rights reserved.
Licensed under the MIT License.