Kaggle 的比赛在 Machine Learning 领域中属于什么地位？
写了个爬虫爬下了 Kaggle 的几乎所有比赛的排行榜数据，做了些简单的分析： 关于Kaggle的一些数据分析 （不断填坑中） 在Kaggle里能学到东西是肯定的。 我是计算机视觉方向硕士毕业的。按我个人的理解的话： ①Kaggle是非常好的实验场，可以用于检验新出来的 paper 在别的数据集上是 work 还是不 work。 举个例子就是，在 Carvana Image Masking Challenge 在这场 17年9月底截止的图像分割的比赛里，以14年的 UNet 为 baseline，很多参赛选手尝试了17年在 arXiv 上发布的图像分割的新方法，如 Tiramisu, PSPNet, RefineNet, Large kernel matters 等等，但几乎所有人都在论坛里称没能通过这些新的网络结构超越 UNet 的精度 。 这可能是因为，做图像分割的研究员只能通过有限的几个公开数据集来验证他们的网络结构。后人发现前人的网络结构在这些数据集上表现出了问题，会再通过同样的数据集去尝试优化这些地方。 因此就可能出现这样的情况：paper 中的网络结构在这些公开数据集上表现得越来越好，但是应用在工业界上却未必比得上几年前的老结构。——他们的网络结构针对公开数据集过优化了！ 像XGBoost这样能在工业界也大获成功的算法是毕竟是极少数。  另外，机器学习工程师在工作中可能干3年都只能对着同一系列的数据集。花3年时间对自家数据集过优化，公司自然是很高兴的，但是反过来说，对于提高工程师水平这方面却让大家高兴不起来。因为很多 trick 真的是换了数据集就无效了。  （2022年5月更：Unet yyds。现在仍是毫无疑问的王者）  ②Kaggle可以让工程师接触各种各样的数据集。 正如 ① 所说，工业界也有着和科研界类似的情况——对于特定公司的 Data Scientist ，他们的任务只是对自家公司的数据集进行“过优化”，而并不关注 (也没办法关注) 通用性，而 Kaggle 给了这种机会。某种 trick 在自家公司数据集上获得了提高，那么这种 trick 是通用的呢？还是不通用的呢？拉出来在Kaggle上类似的数据集上跑一跑就知道了。  ③Kaggler的分享精神是非常不错的。 没有竞争就没有伤害。真正在Kaggle上做过比赛的人都知道冲排行是很困难的事情（尤其是从15年开始，详情见：关于Kaggle的一些数据分析）。同样的数据集，为什么TA的精度就比自己好？TA到底是怎么做到的？每次看排行榜就让人挠头不已……好在不少高手愿意在赛后分享经验让大家学习。真正在某个比赛里参与进去，发现自己的极限，然后再学习高手的经验，这么一来自己的极限就得到了提高。  ④顶尖Kaggler能获得实际的利益。时隔3年的更新，看到的都是有缘人哈。 在我刚写下这篇回答的时候还是个小蓝标，但运气比较好吧，在过去三年里打了不少比赛，大多数都拿到了金牌，其中还有8次拿到了奖金。全球排名最高打到过第五（虽然只站了一个月就被干下来了），所以也算是大言不惭的自称一下顶尖 Kaggler。 实际利益一：人脉网络大幅增加。全球范围的，各年龄层的，顶尖的MLer们。国内大厂，美帝大厂，日本大厂，欧洲创业，各种各样的人都有。 实际利益二：领英上会经常性的有人发JD给我，我也通过GM这层身份找到了好工作，这个就不展开讲了，其实和国内或者美帝那种超级大包相比还相差甚远hhh。 实际利益三：获得了一些工作之外的机会。比如说我应邀成为了 HP 旗下某个子品牌的大使，他们给我提供一些计算资源，我为他们出席一些活动之类的。  ⑤什么样的成绩算是好成绩？ K站比赛烈度远超其他任何平台，曾经在NIPS之流会议比赛里拿过第一第二的队伍跑到K站比赛经常连金牌都拿不到。 所以如果要对标会议竞赛的top3的话，在K站得拿前排的银牌才行。 在超过千人的比赛里拿过3次前50，你应该有科班应届生的平均水准，对于数据处理，模型选择，参数调整都有一些心得，想必能胜任基础的模型开发相关工作。想通过K站实现转岗的，至少也应该有这个水平才行。 在超过千人的比赛里拿过3次前20，我就会觉得你是个发挥稳定的选手，想必是有点东西的，哪怕还不是 Master tier，我认为也已经有 Master 的水平了。体感上应该能相当于2~3年的 DS/MLE 工作经验。但根据你 solution 里的具体内容才能判断出更多。 再往上就是 GM 级别了，在我的认知里 10 个 GM 起码有 7 个是真正凭实力打上去的，他们毫无疑问都至少有 Senior DS/MLE 的能力。还有 3 个是靠社交工程，或者靠一些更偏门的方法上去的，就不说了。  以上。