Обложка канала

Ivan Begtin

3903 @begtin

I am focused on Open Data, Procurement, e-Government, Open Government and other tech stuff

Ivan Begtin

3 года назад
Открыть в
Свежий обзор платформ для соревнований в машинном обучении The State of Competitive Machine Learning 2022 Edition [1] в форме подробного сравнения и отчета за год. Авторы сравнивали Kaggle, Tianchi, CodaLab, Zindi и других, всего 11 платформ. Самое любопытное։ - безусловная лидирующая платформа это Kaggle с более чем 10+ миллионами участников и общим годовым призовым фондом за 2022 год в 1.7 миллиона долларов - конкурсы академических структур менее популярные чем от коммерческих компаний и самих платформ - Python - язык победителей. Почти все кто выигрывал соревнования писали на Python, за редким исключением соревнований где использовался C++ - авторы выявили так называемый winning toolkit [2] технологический стек которым преимущественно пользуются победители соревнований - примерно 50% победителей в конкурсах - это одиночки - некоторые участники серьёзно вкладываются в оборудование для победы, но, при этом, многие до сих пор выигрывают даже за счёт бесплатных или очень дешёвых онлайн серверов. Ссылки: [1] mlcontests.com/state-o…ing-2022 [2] https://mlcontests.com/winning-toolkit/ #machinelearning #stateof #reports #readings
The State of Competitive Machine Learning | ML Contests

A review of competitive machine learning in 2022. We summarise the state of the competitive landscape and analyse the 200+ competitions that took place in 2022. Plus a deep dive analysis of 67 winning solutions to figure out the best strategies to win at competitive ML.

ML Contests