一、前言
如果你从事研发岗，especially机器学习算法岗，丰富自己简历有三个方法，一是发paper，二是参加项目。最后就是参加网上的竞赛：参与机器学习的竞赛是一个不错的选择。在高质量的比赛中，拿到top名次可以让你的简历眼前一亮
本文总结主流大多数流行的机器学习平台，供大家学习参考
二、国内外最主流平台
Kaggle和天池分别是国外和国内最大的机器学习竞赛平台，赛事多，选手多，奖金高，含金量相对充足。但是这两个最大的平台大神聚集，难以拿top
1. Kaggle
说明： 对于新手来说，Kaggle的优势在于开源分享的氛围，每个比赛在讨论区都有大量的针对此比赛的分享，包括Baseline，EDA，Data leakeage等。有些Baseline甚至可以直接进入赛事的Top1%。学习大佬的思路和代码能够少走很多弯路，从而可以飞速地进步。Kaggle唯一的缺点就在于全英文，对于国内的同学来说，理解起来可能有些吃力。
2. 天池
说明： 天池是阿里巴巴旗下的机器学习平台，目前是国内最大的机器学习类竞赛网站。和Kaggle相比，开源分享的氛围不是很强。但近期，天池推出了很多针对初学者的入门教程和视频，包括算法讲解和竞赛套路讲解。从天池入门算法竞赛也不失为一个好的选择。
三、国内其他主要平台
国内还有很多其他数据类竞赛的平台。相对天池，参赛的人数相对较少，但某些赛事的奖金也很高，而且这些比赛同样有主办方offer可以拿。因为参与的队伍较少，所以进入Top的几率较大。
- DataCastle竞赛平台：
- Datafountain竞赛平台：
- Biendata平台：
- Kesci平台：
四、国外其他主要平台
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Codalab
https://competitions.codalab.org/competitions/
Codalab上多数为学术型的竞赛平台，包括一些学术会议的附赛。第四范式的AutoML赛就在此平台上举办 -
Crowdai
https://www.aicrowd.com/
Crowdai貌似是微软投资，用来对标谷歌旗下的Kaggle平台。虽然赛事较少，但含金量也很不错。
五、大/中厂竞赛
除了平台赛之外，BATJ等大厂都会定期举办数据/机器学习的旗舰赛事，通常一年一度，奖金非常非常丰厚。如果能够进入Top，更可以直接拿到大厂相关岗位的offer，是非常值得大家关注的系列赛事。
华为：https://competition.huaweicloud.com/competitions 注意：华为云平台的比赛多是基于华为的业务，有的是直接面向校招，比赛项目较多、涉及的方向也很繁杂，包含软件、AI、芯片等，奖金较多，有免费的gpu算力
阿里：https://tianchi.aliyun.com/
腾讯广告算法大赛：https://algo.qq.com/
京东JDD大赛：https://jdder.jd.com
京东JDATA：https://jdata.jd.com
百度飞桨ai：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition
爱奇艺ai竞赛平台(多为视频比赛)：http://challenge.ai.iqiyi.com/
图灵联邦: https://www.turingtopia.com/competitionnew
讯飞开放平台：http://challenge.xfyun.cn
Flyai: https://www.flyai.com
蚂蚁金服：https://tech.antfin.com/articles/activity/atec
睡前Futurelab（只针对在校生）：https://ai.futurelab.tv/contest/all
国外医学图像相关：https://grand-challenge.org/challenges
数愿：http://www.datadreams.org/#/raceList
六、其他平台
1. Numerai平台
https://numer.ai/homepage/
有志于从事量化方向的同学可以重点关注下。简单来说，参与者下载真实的金融数据数据，训练相应的机器学习模型，Numerai会将其整合为最终的交易策略，并投入到真实的市场中。根据这些预测在现实中的表现，Numerai会给予用户相应的报酬，以美元和虚拟货币的形式给出。每个星期，它都会发出总计6000美元的奖励。值得一提的是，在传统的机器学习竞赛中，大多数情况下只有前三名的选手才能获得奖金。而在Numerai中，只要符合一定的标准，就有希望获得或多或少的奖金。