新智元报导
来历：reddit
修改：大明
【新智元导读】近来Reddit上有网友发问，作为数据竞赛的头牌，为什么Kaggle的奖金这么低？取胜选手的模型不是能给企业带来很大经济价值吗？为什么资助企业这么抠门呢？跟帖谈论火热，整体来说，我们以为Kaggle对企业的出产价值不大，可是对人才招聘和广告宣扬价值不小。
近来，在Reddit上呈现了一个“知乎式”的问题：
为什么Kaggle数据竞赛的奖金这么低？比方说最近这个由Lyft资助的项目，奖金只要12000美元。
一个比当时基线功用更优异的新模型，或许会带来巨大的价值，那为什么主办方和资助这些应战的公司还如此小气？
楼主既没有模型要展现，也没有论文要共享，看起来便是有了困惑和不解，这个问题的亮点在跟帖网友的谈论。
从点赞较多的几个谈论来看，几个代表性定见大概是：Kaggle竞赛的性质和选手的参赛首要意图都不是奖金，而是优胜背面带来的其他时机。
比方企业可以打广告和招人
我觉得Kaggle数据竞赛现已越来越不像一项大奖赛了，更像是一场资助企业的广告，获奖者便是企业的招聘人才池。并且其实参赛者或许并没有取得实在的原始数据。
参赛者可以取得曝光度和offer
得了奖，有了曝光度，offer拿到手软，还要什么奖金！
也有质疑效果的实践含义的，或许仅仅调参水平比他人好一点点......
我觉得，许多效果便是超参数调参的效果，便是比之前的效果提升了0.1%之类的，实践能有多大含义呢。
企业并不能将优胜效果用在出产上，不要把Kaggle奖金当作“外包劳务费”。
有些人好像以为Kaggle就像外包商标规划的网站相同，你在网站上发布规划使命，向终究的采用计划付出酬劳。假如真是这样，参赛者提交的效果的确是可交给的，那么12000美元的奖金或许的确有点偏低。
但实践上，Kaggle竞赛的效果都是不可交给的（不符合出产实践的条件和质量要求）。并且这些效果也不会为组织者带来任何技能上的竞赛优势，由于效果是揭露的，竞赛对手相同可以获取这些解决计划。
Kaggle更像是国际象棋。可以当作是有公司资助了一项奖金竞赛，社区中的每个人都可以看到国际象棋大师们精彩的棋局。这笔钱实践上是奖金，而不是外包计划的劳务费。假如你觉得奖金太低，可以挑选不参与啊。信任我，你不参与，后边有的是人排队参与。
关于竞赛组织者来说，大部分技能价值并非来自获奖者的效果模型，而是来自社区和论坛上对这些效果的谈论：比方关于数据走漏、模型背面的思路，对新学习算法的功用展现等等。
获奖者的效果仅仅供给了一个非常好的基准，便于人们了解实践出产中使用的模型与最佳解决计划的挨近程度。剩余的价值恐怕只在于资助者自身的宣扬和人才招聘了。
最终，从参赛者的视点来看：我从前经过数据科学竞赛赢得了大约10000美元奖金，结合耗时状况简略算一算，每小时才4美元。但对我来说，这个效果的直接价值和时机可就大得多了。我在Kaggle竞赛上得了奖，效果许多大公司都联络我，给我发offer，无论是高薪的职位仍是咨询服务，对我而言或许带来的时机都是巨大的。
所以说，别说是12000美元，便是只要1美元，我依然很愿意参与。这就不是钱的问题，但实践上……仍是钱的问题，更别提取胜计划的论文可以招引多少引证数了，发过论文的都懂的。
当然，也不都是理性谈论，也有看不上Kaggle过来开嘲讽的：
啊？莫非Kaggle竞赛不是都把那么几个相同算法丢数据集上实验的吗？
不过很快就被人怼了回去：
这位兄弟，我主张你参与一次Kaggle竞赛，然后拿你说的“那么几个相同的算法”试一试，看看最终会不会被教做人。
别的还有嘲讽水平更高的，讲话风格可以说是适当“贴吧”了
嗯嗯，我来理一基层主的思路，并且我觉得不止层主一个人是这个思路：
“别看我Kaggle竞赛成果不可，其实我机器学习水平很牛的，所以Kaggle并不能反映机器学习才能。你看那些参赛的人，其实做的都是同一件事，最终效果便是看运气的，做了半响低智商的苦力活，最终效果才进步0.1%，就一群骗子罢了。”
是这意思不？
无论如何，与机器学习相关岗位高高的均匀薪资比较，Kaggle这个奖金水平的确有点破旧。关于为什么Kaggle竞赛奖金低，上面几位说的也算比较到位了。
不知各位怎么看？
Reddit谈论帖：
https:///r/MachineLearning/comments/d50lr3/d_why_are_kaggle_prizes_so_low/
