预约成功
近日，在Reddit上出现了一个“知乎式”的问题：
为什么Kaggle数据竞赛的奖金这么低?比如说最近这个由Lyft赞助的项目，奖金只有12000美元。
一个比当前基线性能更优秀的新模型，可能会带来巨大的价值，那为什么主办方和赞助这些挑战的公司还如此吝啬?
Kaggle竞赛的性质和选手的参赛主要目的都不是奖金，而是优胜背后带来的其他机遇。
比如企业可以打广告和招人
我觉得Kaggle数据竞赛已经越来越不像一项大奖赛了，更像是一场赞助企业的广告，获奖者就是企业的招聘人才池。而且其实参赛者可能并没有获得真实的原始数据。
参赛者可以获得曝光度和offer。
得了奖，有了曝光度，offer拿到手软，还要什么奖金!
也有质疑结果的实际意义的，可能只是调参水平比别人好一点点......
我觉得，很多结果就是超参数调参的结果，就是比之前的结果提升了0.1%之类的，实际能有多大意义呢。
企业并不能将优胜结果用在生产上，不要把Kaggle奖金看成“外包劳务费”。
有些人似乎认为Kaggle就像外包商标设计的网站一样，你在网站上发布设计任务，向最终的采纳方案支付报酬。如果真是这样，参赛者提交的成果确实是可交付的，那么12000美元的奖金可能确实有点偏低。
但实际上，Kaggle竞赛的结果都是不可交付的(不符合生产实践的条件和质量要求)。而且这些结果也不会为组织者带来任何技术上的竞争优势，因为结果是公开的，竞争对手同样可以获取这些解决方案。
Kaggle更像是国际象棋。可以看成是有公司赞助了一项奖金竞赛，社区中的每个人都可以看到国际象棋大师们精彩的棋局。这笔钱实际上是奖金，而不是外包方案的劳务费。如果你觉得奖金太低，可以选择不参加啊。相信我，你不参加，后边有的是人排队参加。
对于竞赛组织者来说，大部分技术价值并非来自获奖者的结果模型，而是来自社区和论坛上对这些结果的讨论：比如关于数据泄漏、模型背后的思路，对新学习算法的功能展示等等。
获奖者的结果只是提供了一个非常好的基准，便于人们了解实际生产中应用的模型与最佳解决方案的接近程度。剩下的价值恐怕只在于赞助者本身的宣传和人才招聘了。
最后，从参赛者的角度来看：我曾经通过数据科学竞赛赢得了大约10000美元奖金，结合耗时情况简单算一算，每小时才4美元。但对我来说，这个结果的间接价值和机会可就大得多了。我在Kaggle比赛上得了奖，结果很多大公司都联系我，给我发offer，无论是高薪的职位还是咨询服务，对我而言可能带来的机会都是巨大的。
所以说，别说是12000美元，就是只有1美元，我仍然很乐意参加。这就不是钱的问题，但实际上……还是钱的问题，更别提获胜方案的论文能够吸引多少引用数了，发过论文的都懂的。
当然，也不都是理性讨论，也有看不上Kaggle过来开嘲讽的：
啊?难道Kaggle比赛不是都把那么几个相同算法丢数据集上试验的吗?
不过很快就被人怼了回去：
这位兄弟，我建议你参加一次Kaggle比赛，然后拿你说的“那么几个相同的算法”试一试，看看最后会不会被教做人。
另外还有嘲讽水平更高的，发言风格可以说是相当“贴吧”了
嗯嗯，我来理一下层主的思路，而且我觉得不止层主一个人是这个思路：
“别看我Kaggle竞赛成绩不行，其实我机器学习水平很牛的，所以Kaggle并不能反映机器学习能力。你看那些参赛的人，其实做的都是同一件事，最后结果就是看运气的，做了半天低智商的苦力活，最后结果才提高0.1%，就一群骗子而已。”以上就是本期文章的全部内容了，无论如何，与机器学习相关岗位高高的平均薪资相比，Kaggle这个奖金水平确实有点寒酸。关于为什么Kaggle数据竞赛的奖金低，上面几位说的也算比较到位了。小编希望您的学习之路顺利。
