Kaggle Learn：此平台提供数据科学和机器学习竞赛以及一系列教程和课程。(kaggle官网)

Kaggle Learn是一个在线平台，为数据科学家和机器学习工程师提供一系列教程、课程和竞赛。通过Kaggle Learn，您可以学习数据科学和机器学习的基本知识，并通过实践项目和竞赛提升您的技能。

功能

Kaggle Learn提供以下功能：

• 教程和课程：涵盖从初学者到高级的各种主题，包括数据处理、机器学习算法和深度学习。
• 竞赛：允许您与其他数据科学家竞争，解决现实世界的数据科学和机器学习问题。
• 项目：提供动手实操的机会，让您应用所学知识并构建自己的项目。
• 社区：一个由数据科学家和机器学习工程师组成的活跃社区，提供支持和指导。

好处

使用Kaggle Learn的优点包括：

• 学习数据科学和机器学习的基础知识：教程和课程涵盖所有基本概念，让您从零开始学习。
• 提升您的技能：通过参加竞赛和项目，您可以展示您的技能并获得宝贵的经验。
• 获得就业资格：Kaggle Learn的证书和项目有助于证明您的技能并提高您在就业市场的竞争力。
• 与社区联系：您可以与其他数据科学家交流，讨论想法并寻求帮助。

入门

要开始使用Kaggle Learn，您需要创建一个免费帐户。以下是如何创建帐户的步骤：

1. 访问Kaggle网站：
   
   https://www.kaggle.com/
   
2. 单击右上角的“注册”按钮。
3. 填写注册表格，包括您的姓名、电子邮件地址和密码。
4. 单击“注册”按钮。

创建帐户后，您可以浏览教程、课程和竞赛，并开始您的数据科学和机器学习之旅。

结论

Kaggle Learn是一个全面的平台，为数据科学家和机器学习工程师提供了学习、提升技能和推进职业生涯所需的资源。通过利用Kaggle Learn提供的教程、课程和竞赛，您可以获得数据科学和机器学习的深入知识，并成为该领域的成功专业人士。

【杂谈】扒一扒Reddit，Medium，Quora与知乎等国内外高质量AI社区与内容平台

学习交流平台在学术与知识共享领域扮演着重要角色，它们提供了一个讨论、学习与获取信息的高效途径。

在这篇文章中，我们将聚焦于几个国内外知名的高质量AI社区与内容平台，包括Reddit、Medium、Quora与知乎，探讨如何充分利用这些平台进行深度学习。

Reddit作为社交新闻站点，以其独特的分类与投票机制，确保了内容的质量。

通过关注特定主题的看板，如machinelearning，可以获取到最新且质量较高的内容。

Reddit的社区氛围鼓励自由讨论与分享，无需复杂的编辑界面，优质内容自然脱颖而出。

Medium是一个基于主题的内容创作平台，强调高质量的文章与创作者的贡献。

它与Reddit相似，但更专注于文章的质量与相关性，提供了一个专业且专注的阅读体验。

通过订阅感兴趣的主题，用户可以获取到相关领域的最新资讯与深入分析。

Medium的推荐系统确保了内容的高质量，即使非热门文章也能凭借质量获得推荐。

Quora与知乎，分别作为美版知乎与国产知乎，提供了问答与知识分享的平台。

问答功能是其核心，鼓励用户提问与回答，促进知识的传播与交流。

知乎的专栏功能则提供了系统整理知识的平台，强调原创性、连续性与系统性，成为知识学习与分享的重要渠道。

除了上述平台，还有、GitHub、kaggle等其他学习资源，它们分别在论文交流、技术开发与比赛参与方面提供支持。

是科研论文的发布平台，GitHub是代码托管与协作的平台，kaggle则提供了数据科学与机器学习竞赛的机会。

学习不应局限于单一渠道，结合多种资源与平台，可以更全面地获取知识与技能提升。

通过Reddit的实时信息、Medium的深度文章、Quora与知乎的问答与专栏，以及、GitHub与kaggle的实践与挑战，可以构建一个多元化的学习体系，促进个人在AI领域的成长与发展。

通过上述平台，用户不仅能够获取到最新的学术动态与研究进展，还能够与领域内的专家与同行进行交流与合作，共同推动AI技术的发展。

学习交流平台的重要性在于它们提供了知识传播、技能提升与社区建设的平台，为个人与团队提供了成长与发展的土壤。

kaggle比赛多久一次

1. Kaggle比赛通常持续2到3个月，参赛队伍在比赛期间每天有五次提交机会，这一规定视具体情况可能会有所变动。

2. Kaggle是一个在全球范围内具有权威地位的数据科学竞赛平台，它也是目前最大的数据科学家和机器学习开发者的社区。

3. 在Kaggle平台上，拥有独一无二的行业地位，汇聚了世界各地的数据科学领域专家和爱好者。

kaggle竞赛有哪几种模式？

Kaggle被誉为全球数据科学家的聚集地，既适合老手施展才华，也欢迎新手入门。

该平台自成立以来，已逐渐从一个单纯的竞赛发布和解决方案提交网站，发展为集学习、交流和竞赛于一体的综合平台。

在“竞赛”版块，用户可以找到各类竞赛题目并参与其中。

参与Kaggle竞赛的一般步骤包括：选择竞赛题目、下载数据集、训练模型、提交结果、查看排名、优化模型（进行迭代）、最终提交和结束比赛。

从参赛者的角度来看，Kaggle的竞赛类型包括：推荐比赛（Featured）、人才招募（Recruitment）、研究型（Research）、游乐场（Playground）、入门比赛（Getting Started）和课业比赛（In Class）。

1. 推荐比赛（Featured）通常针对商业问题，设有奖金，并且获胜者的模型有时会被竞赛赞助商采纳于商业应用中。

2. 人才招募（Recruitment）竞赛是企业用来寻找数据科学家和算法工程师的途径，仅限个人参赛，不接受团队报名。

3. 研究型（Research）竞赛涉及机器学习的前沿技术或具有公益性质的题目。

获胜者可能会获得现金奖励，也可能会受邀参加会议或发表论文。

4. 游乐场（Playground）中的题目以趣味性为主，例如猫狗照片的分类。

尽管这一分类下的题目数量不多，但关注度很高。

5. 入门比赛（Getting Started）为新手提供了一个试水的平台，虽无奖金，但新手可以学习到众多资深选手的经验。

以前名为101的栏目曾经有许多比赛题目，但现在只保留了四个最经典的入门竞赛：手写数字识别、船舶遇难事故幸存者估计、面部识别和Julia语言入门。

6. 课业比赛（In Class）是教授机器学习课程的教师布置作业的地方，部分竞赛对公众开放，也有些仅限于学校内部使用。