2018年Kaggle将迎来四点新突破
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.47M时长：03:13
近日，Kaggle 联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）在 Kaggle 官方博客上发布了一篇文章，总结了 Kaggle 在 2017 年里取得的巨大成就，并对 2018 的新工作做了展望。
2017 年是 Kaggle 取得巨大发展的一年，这一年，除了加入谷歌，Kaggle 还从一个主要关注机器学习竞赛的社区，扩展成一个更广泛的数据科学和机器学习平台。
回顾整个 2017 年，Kaggle 的活跃用户从 2016 年的 47.1 万增长到了 2017 年的 89.5 万，取得了高达 90% 的增长。
另外，Kaggle 在 2017 年发起了 41 项机器学习竞赛，高于 2016 年的 33 项，其中有 3 项竞赛的奖金超过了 100 万美元。同时还增加了对学术界的投入，比如帮助 NIPS 和 CVPR 研讨会举办了一些重要的研究竞赛。此外，Kaggle 现在也正式托管了 ImageNet。
同时，2017 年一共有 7044 个数据集被上传到 Kaggle 公开数据集平台上，而 2016 仅有 495 个。公开数据集的下载量也增长了 3 倍以上，达到了 33.9 万次。
Kaggle Kernels 目前用于在竞赛和公开数据集平台上共享代码和模型，2017 年，其用户数达到了 11.3 万，相比 2016 年的 3.9 万增长了将近 3 倍。
此外，Kaggle 发起了有史以来规模最大的数据科学家和机器学习者的调查研究，共有 16716 名受访者，最终产生了 235 个探索数据集的公开 kernel。
对于 2018 年，安东尼表示，他们的终极理想是将 Kaggle 打造成一个适合科学研究的场所，也就是所有的用户都可以在此进行数据科学和机器学习的相关研究。具体来说，2018 年，Kaggle 将专注于改进所有的核心产品，并在以下四个方面迎来突破：
竞赛平台：2018 年，Kaggle 计划开始支持新的竞赛类型，以确保能支持机器学习和 AI 的前沿问题，而要做到这一点，就需要致力于实现代码竞赛支持。
公开数据集平台：Kaggle 正在计划整合和添加新服务，使社区能够通过与 BigQuery 这样的数据仓库进行集成来处理更大的数据集，并添加允许用户在实时数据集中流式传输的功能，而不仅仅是上传静态数据集。
Kaggle Kernels：2018 年，Kaggle 计划将其打造成一个强大的独立产品，包括支持用户在私有数据集上使用，支持访问 GPU 集群和更加复杂的管道操作。
Kaggle 教育：许多用户在 Kaggle 开启他们的数据科学事业，并提高他们的学习兴趣。为了更好地支持这一块，Kaggle 推出了机器学习实践课程平台，来帮助用户开启自己的第一份数据科学工作。
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