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Kaggle简介
Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。
2019年1月Kaggle人类蛋白质图像深度学习分类大赛，昂钛客[angtk.ai]获1银2铜。
扩展资料：
Kaggle这一平台已经吸引了许多科学家和开发者的关注，他们也纷纷入驻这一平台。这些科学家和开发者资源正是谷歌看中他们的地方。
这项技术可以直接从图片预测地标，以帮助人们更好地理解和整理他们的照片集。这项竞赛要求参赛者建立能够在挑战性测试图像数据集中识别正确地标（如果有）的模型。
参考资料来源：
百度百科-Kaggle
人工智能可以参加的比赛
目前整理的有：
kaggle（全球最大最权威的数据竞赛平台）
国内的阿里云天池大数据竞赛
百度日人工智能大赛
AI开发者大赛
中国机器人及人工智能大赛
AI应用创新大赛
南京人工智能应用大赛
和鲸HeyWhale
FlyAI竞赛平台
先整理这么多，等到我把基础知识学完后开始打比赛再来评测各个比赛平台～
kaggle比赛前百分之二十是什么水平
专业水平。
Kaggle竞赛取得奖金乃至取得好的名次的难度都是非常高的，通常一个项目的参与人数都能达到数千人，而其中只有Top 1可以得到奖金，可以说是高手中的高手。通常来说，几个具有一定水平的业内人士在临时组队的情况下最多也就拿到20名左右的成绩，想要再往前冲往往都需要有一定程度的默契和合作经验了。
所以，对于以学习与实践为目的的小白选手来说，不要太在意排名，从参赛的过程中不断地提升自己才是最终的目的。当经过一次又一次的洗礼最终取得一个不错的成绩后，相信你也已经成长为可以在相关领域独当一面的人才了。
kaggle比赛含金量
kaggle比赛含金量很高。
许多科技巨头在Kaggle举办Recruitment类的竞赛用于招聘数据科学家，比如 Facebook、Amazon、Walmart。Featured类的比赛为解决商业问题而设立，是Kaggle平台最主要的竞赛类型，奖金高竞争激烈，有金银铜牌奖励，对参赛选手的能力有一定的要求，同时这意味着如果可以取得较好的成绩排名，对于相关领域的申请、求职能起到很强的背书。
kaggle在学界的认可度很高
得益于Kaggle的海量数据集和开放性，它还成为了一个非常棒的教学实践平台，吸引到哥大、纽大、上交大等设立了相关领域的Capstone Project，以及哈佛、牛津、斯坦福等开设Kaggle-in-Class的课程项目。
此外，众多国际大型和重要学术组织、机构，如IEEE、NASA、CERN等都在Kaggle上举办或多次支持（公开数据集）了不同类型的竞赛，帮助他们自己或合作方解决棘手的科研问题。
所以不论你是求职者还是学生，如果对数据科学感兴趣，都可以利用Kaggle来锻炼自己的技能，提升自己的背景。简历中如果有这样一份为“准东家”定制的Kaggle项目经历，定能提升梦校、大厂Offer的命中率。
数据挖掘常用的软件有哪些?
1、Rapid Miner
Rapid Miner是一个数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项，以便用户试用大量可任意嵌套的操作符，这些操作符在XML文件中有详细说明，可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。
2、Orange
Orange是一个开源数据可视化、机器学习和数据挖掘工具包。它有一个可视化编程前端，可用于探索性数据分析和交互式数据可视化。Orange是一个基于组件的可视化编程软件包，用于数据可视化、机器学习、数据挖掘和数据分析。Orange组件称为窗口组件，范围广泛：从简单的数据可视化、子集选择和预处理，到学习算法和预测建模的评估，不一而足。Orange的可视化编程通过界面来进行，其中工作流程通过连接预定义或用户设计的窗口组件来创建，而高级用户可以将Orange用作Python库，以便操纵数据和更改窗口组件。
3、Kaggle
Kaggle是世界上数据科学家和机器学习者社区。Kaggle以开设机器学习竞赛起家，但现在逐渐变成基于公共云的数据科学平台。Kaggle是一个平台，有助于解决难题、招募强大的团队并宣传数据科学的力量。
4、Weka
怀卡托知识分析环境(Weka)是新西兰怀卡托大学开发的一套机器学习软件。该软件用Java编写。它含有一系列面向数据分析和预测建模的可视化工具和算法，附带图形用户界面。Weka支持几种标准数据挖掘任务，更具体地说是指数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。
关于数据挖掘常用的软件有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。