“为啥Kaggle奖金那么少？”一场25000美元的比赛，却因“抠门”引发激烈讨论

原标题：“为啥Kaggle奖金那么少？”一场25000美元的比赛，却因“抠门”引发激烈讨论

车栗子 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

△要啥自行车 (误)

“奖金怎么这么少？”

网约车的翘楚Lyft，刚刚在Kaggle上启动了一场针对自动驾驶的3D目标检测比赛，奖金池25,000美元，约合17.7万人民币。

谷歌进行中的Youtube-8M视频理解比赛，也是一样。仿佛这就是Kaggle比赛的标配。

不过，Reddit论坛上有人发问了：

为何Kaggle比赛的奖金如此之低？

一个比现有方法表现都好的模型，应该能带来巨大的价值。

为什么这些办比赛的公司，在奖金上面这么抠？

问题发表之后，许多小伙伴都有话要说，一日之间热度已经超过了300。

多少才是多

所以，奖金池25,000美元，第一名12,000美元，很少么？

如果和Netflix Prize(网飞奖) 这样的大奖赛相比，的确是这样了。

那是2006年，Netflix用100万美元悬赏一个算法，预测用户对电影的评分：只要比公司自己的Cinamatch算法提升10%，就能得到这百万奖金。

为此，Netflix还隆重发布了一个数据集，里面有上亿次评分，是480,189位用户，为17,700部电影做的评价。每个数据点，都是由用户编号、电影名、评分时间以及评分，这四个数字组成。

这在当年的推荐算法界，成为了标志性事件。

2009年，奖金终被一个叫做BellKor’s Pragmatic Chaos的团队抱走，他们开发的算法，比Netflix当时在用的系统，提升了10.06%。

如今，虽然Netflix的主要业务，已经从DVD租赁变成了网络视频付费服务，但推荐算法依然是从当年比赛的算法上，改进而来的。

△下面一排排，就是推荐算法的作品

讲完这些，再回头看Reddit网友的问题描述：

“比当前算法更好的模型，应该有巨大价值。”“办Kaggle比赛的公司怎么那么抠？”，这样的说法好像都变得有的放矢。

不过，世间的比赛那么多，其中的意义也不能一概而论。

大家怎么说

Reddit顶楼的网友 (@htrp) 说：

比起网飞奖 (Netflix Prize) 这样的大奖赛，公司办Kaggle比赛，更像是一种招揽人才的方式。

这样的比赛，大概也不会把原始的、真实的数据交给你。

换句话说，假如主要目的不在于改进自家的算法，又不会用真实数据来评定参赛的算法，也就不太可能下重金去刺激大家做出惊天动地的成就。

关于这一点，网友 (@crashbe4youcouldsave) 做了补充：

Kaggle比赛的优胜算法，是会公开代码的。主办公司没办法从比赛上获得什么技术优势，因为竞争对手也同样可以拿到代码。

要说技术价值，比起从优胜算法里挖掘，可能从kernels和论坛上小伙伴的讨论里，还能找到更多新的思路。

那么，没有百万美金激励的Kaggle比赛，选手们上传的模型，是不是也能产生“巨大的价值”？

不，许多网友并不这样想，他们各有各的理由。

有人 (@mimighost) 认为：

参赛的方案，主办方可能会看一看，从里面获得一些灵感，但不可能直接用到生产线上去。还有延时、成本等等各种因素需要考虑。

从排行榜的第一名，到工业界能够交付的成果之间，通常有很长一段路要走。

不过，如果抛开不可交付的问题，针对参赛算法本身的价值，大家又怎样看呢？

有人(@probablyuntrue) 感觉：

可能很多结果，都是调参调出来比别人高0.1%吧。

如果，获奖和没获奖的算法，未必是天壤之别，获奖的算法也未必有超乎寻常的成就，在这样的期待之下，也很难有更高的奖金安排。

更加极端的说法 (@Deto) 是：

玩Kaggle，大家不都是拿一样的模型套各种比赛的么？

大概也是想要说明，Kaggle比赛不值得再高的激励了。

当然，这位胖友的发言，受到了众人的强烈反对。

还有人把ta的看法，和那些“我擅长ML + 我Kaggle成绩不好 = Kaggle不反映ML能力”的选手联系在一起。

一块钱也参加

在许多人眼里，Kaggle比赛奖金的确不算多，且基于种种原因也不太可能更高了。

但从字里行间看，人们也没有因为这些，就忽略Kaggle比赛存在的价值。

不论是奖金、工作机会，还是在论坛上与人交流之后，收获的改进算法的灵感，都可能成为继续参加比赛的理由。

“觉得钱少不要参加，反正很多人想参加。”

“就算奖金1块钱，我也愿意参加。”

最后的最后，不要忘了起初引发讨论的，是Lyft刚刚开启的目标检测比赛。这一场比赛为什么奖金不多呢？

我来告诉你他们为什么没在上面投好多钱，因为他们没有钱。

(这句话来自@sroberts928，零票答案，谨慎参考。)

— 完—

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