另外，最近看到了kaggle出版了一本最新的竞赛书籍，该书籍内容涵盖了Kaggle的介绍，各种Kaggle的建模问题以及建模的技巧，同时还讲述如何利用Kaggle的经历来构建你的简历等： 如果大家希望获得该书并学习，已经有朋友放置Github上，大家可以加我微信 xtyifan1019，并备注“ kagglebook ”即可。 此外. Kaggle比赛在2024年依然具有相当高的认可度，尤其是在数据科学和机器学习领域。 许多企业和招聘经理在评估数据科学家和机器学习工程师时，会关注候选人在Kaggle上的表现。 但是Kaggle能自动检测刷赞，同一批人如果经常给你点赞就不算了。 实际上需要800到850个赞。 我总结下来，一个好的Notebook要么就分析做得很好，要么就是模型很新颖，再就是得分很高能刷榜。 要做到其中得任意一点都不那么容易（想拿银牌容易金牌难）。 从下面5个方面系统聊聊： 1）Kaggle是个什么东东？ 2）什么人会使用Kaggle? 3）在Kaggle上做项目对你找工作有什么用？ 4）如何在Kaggle中高效搜索数据集？ 5）零基础如何入门Kaggle？ （具体聊聊在做kaggle项目的时候遇到哪些问题，问题出现的时候我是如何思考的？最后又是如何解决的？） 6）一个入门的. 回归正题： Kaggle 作为全球最大的数据科学竞赛平台，提供了丰富的项目资源，适合不同水平的学习者。 结合最新竞赛动态和经典项目的推荐，大致上按难度分了下级别，希望对你有帮助： 一、入门级竞赛：掌握数据科学核心流程 1. 参加kaggle竞赛是怎样一种体验？有木有同学参加过？结果如何？ 本着这一信念，我在训练的时候一直盯着自己的本地CV数据，看着误差从一开始的0.45x慢慢下降到0.44x，虽然在公榜上不一定有进步，但还是保留着，最后也是证实自己的想法没错~ 一些trick 以上只是一些定性的想法，下面介绍一些自己在. 曾翻阅知乎上很多关于 Kaggle 的回答和文章，然而逐渐发现 大部分文章中提到的经验和技巧是针对传统 machine learning 类比赛的，对计算机视觉类或、NLP以及一些其他垂类别的比赛并不适用。 对于像入门的新手可以推荐看看 Coggle数据科学 的三个板块（竞赛总结、竞赛知识、 竞赛baseline ）的系列文章. Kaggle是什么？ 题主提到了，那我们先来看Kaggle是什么平台？ Kaggle是2010年在墨尔本创立，专门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。 首先你用AI只要你不说，没人知道。 所以：我的回答是可以，但是没必要 这要得分两个层面聊 我先给你分享几个ai打kaggle的研究，这个24年就有了： AutoKaggle，2024年10月发布的。这个系统设计了五个专门的AI agent：Reader负责读题和理解数据，Planner做整体规划，Developer写代码，Reviewer审查代码质量. 从下面5个方面系统聊聊： 1）Kaggle是个什么东东？ 2）什么人会使用Kaggle? 3）在Kaggle上做项目对你找工作有什么用？ 4）如何在Kaggle中高效搜索数据集？ 5）零基础如何入门Kaggle？ （具体聊聊在做kaggle项目的时候遇到哪些问题，问题出现的时候我是如何思考的？最后又是如何解决的？） 6）一个入门的.