2018年5月2日 Update!

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• Active Competitons to Join <== Check me first!!

• Kaggle (新)
• NIPS 2018 Competition Track(新)
• GECCO 2018 Competition(新)
• OpenAI 迁移学习竞赛(新)
• ATEC人工智能大赛(蚂蚁金服)(新)
• AI Challenger 全球AI挑战赛
• 2018年国际大学生类脑计算创新应用大赛
• 第六届-泰迪杯数据挖掘挑战赛
• CCDM-2018
• 2018机器阅读理解技术竞赛
• 第二届"讯飞杯"中文机器阅读理解评测
• TinyMind(新)
• 天池
• DataCastle
• Biendata(新)
• DataFountain
• Kesci(新)
• SODA
• 数据嗨客
• 数愿
• 竞技乎
• 知数学院
• 第三届数据新闻比赛

2018年5月2日 Update!

根据各竞赛的报名/组队截止日期,顺次罗列所有当前可报名参加的赛题题目。

由墨尔本大学的Anthony Goldbloom创办,是最早的大数据竞赛平台,拥有庞大的技术分享社区和众多开元代码,面向全球用户;产品2010年上线,累计举办竞赛260+个(含练习赛和自办赛),注册用户数20W+。

• 官方网址:https://www.kaggle.com/
• 开放数据集:https://www.kaggle.com/datasets
• Kaggle Competition Past Solutions:http://www.chioka.in/kaggle-competition-solutions/

下表只列出过去半年内active的competitons,并且按照recently created排序。

This is the second NIPS edition on "NIPS Competitions".

Please visit each competition webpage to read more about the competition, its schedule, and how to participate. Each competition has its own schedule defined by its organizers. The results of the competitions, including organizers and top ranked participants talks will be presented during the 2 Competition track days at NIPS 2018. Organizers and participants will be invited to submit their contribution as a book chapter to the upcoming NIPS 2018 Competition book, within Springer Series in Challenges in Machine Learning.

The Website:https://nips.cc/Conferences/2018/CompetitionTrack

More details below!

In 2018, we have a number of competitions ranging from different types of optimization problems to games and industrial problems. If you are interested in one or the other competition, please follow the links to their respective web pages (see list below).

The Website:http://gecco-2018.sigevo.org/index.html/tiki-index.php?page=Competitions

近日,OpenAI 发布了一个迁移学习竞赛,来评判强化学习算法从先前经验进行泛化的能力。在典型的强化学习研究中,算法的测试与训练环境是一样的,这对于记忆能力更好以及有很多超参数的算法来说更有优势。而 OpenAI 发布的这个竞赛是在先前未见过的视频游戏上测试算法。此外,该竞赛使用的是 OpenAI 将经典游戏融入到 Gym 中做出的新平台 Gym Retro。

竞赛地址:https://contest.openai.com/

Gym Retro 的 GitHub 地址:https://github.com/openai/retro

中文资讯说明:机器之心

OpenAI Retro 竞赛给出了在《刺猬索尼克》系列游戏上的多级别训练集,然后在 OpenAI 定义级别的测试集上评估算法。这里有两个机密测试集:一个用于在竞赛进行的时候竞争排行榜,另一个仅在最终排名的时候使用一次。此外,OpenAI 提供了训练集/测试集的分划级别建议,被用于技术报告的所有结果,以及下面的学习曲线。

• 比赛日期从 4 月 5 日持续到 6 月 5 日。

OpenAI 还发布了 retro-baseline,演示了如何在此竞赛任务上运行数种强化学习算法。

retro-baseline 地址:https://github.com/openai/retro-baselines

竞赛官网:PC 端,手机端

链接:蚂蚁金服科技的报道

• 赛题一:风险大脑——支付风险识别

【技术领域】数据挖掘、机器学习

• 赛题二:金融大脑——智能金融服务

【技术领域】自然语义理解NLP、深度学习

【大赛亮点】

• 最前沿:金融科技行业级高质量课题
• 最权威:中、美、英全球顶尖AI长老联合发布
• 最大咖:世界级大咖全程赛事指导
• 最心动:百万奖金池,亿级实践场景

【奖项及激励】

• 单题奖金

一等奖:一支队伍, 300000元/队

二等奖:一支队伍, 200000元/队

三等奖:一支队伍, 100000元/队

• TOP20 优胜奖: 大赛认证证书

1. 蚂蚁金服集团技术岗绿色通道

(前三名,直通终面资格,第四-二十名,免笔试初试资格。每队至少一人,一年内有效)

2. 学界实验室:高校深度合作项目机会
3. 创客团队:技术投资合作机会

• 赛程

比赛将于 4月25日发布会(10:00-12:00) 结束后正式启动,数据集也将在比赛启动后正式开放下载。

第一赛季截止时间:2018年07月09日

Official Website:https://challenger.ai

• 零样本学习(https://challenger.ai/competition/zsl2018)

属性种类最丰富、图片量最大的图像属性数据集,包含230个分类,359种属性。

冠军奖金:30,000円

报名时间:即日起至4月23日。竞赛报名以及组队队员变更截止时间为4月23日23:59:59。

2017年8月14日,创新工场、搜狗和今日头条宣布三方发起首届"AI Challenger全球AI挑战赛",设立总计200万元的奖金池。赛事将在三年内投入数千万元,建立中国最大的科研数据集与世界级AI竞赛平台。

2017年9月4日起,首届大赛将开放超过1000万条中英文翻译数据(用于同声传译等自然语言处理的各类应用)、70万个人体动作分析标注数据(用于无人驾驶、安防、体感游戏等场景)、30万张图片场景标注和语义描述数据(用于图像和视频内容理解、图像标题自动生成等各类应用),是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。根据大赛官网challenger.ai上的描述,比赛共包含5大"变态"任务,分别为:

1. 英中机器同声传译:挑战同声传译中的语料无标点、无断句、口语化、以及夹杂语气词等问题。
2. 英中机器文本翻译:用大规模的数据,提升英中文本机器翻译模型的能力。
3. 场景分类:寻找一个更鲁棒(Robust,意为稳健性)的场景分类模型,解决图片的角度、尺度、和光照的多样性问题。
4. 人体骨骼关键点检测:挑战复杂生活场景中的人体检测,并预测多种复杂动作下的人体骨骼关键点位置。
5. 图像中文描述:用一句话描述给定图像中的主要信息,挑战中文语境下的图像理解问题。尝试自然语言处理与计算机视觉技术结合的力量。
6. **虚拟股票趋势预测(实验赛道):**对股票价格趋势的预测是金融领域极为复杂和极为关键的问题,有效市场假说认为股票价格趋势不可能被预测,然而真实市场由于各种因素的存在并不完全有效,这对于股票市场而言相当于一种"错误"。这里我们为参赛者提供了大规模的股票历史数据,从而可以通过集合大家的智慧来纠正股票市场的这些"错误"。

官方网址:https://contest.cbicr.org

竞赛题目:本赛事采用开放式命题。作品需以类脑通用智能系统为主题,作品可以是面向市场的创新应用或者是具有先进性的科研突破,其表现形式包括但不限于:机器人、无人机、智能可穿戴设备、自然语言处理系统、人机交互系统、智能手机APP等理论、算法、软件、硬件或系统。特别鼓励新创意、新算法、新应用。作品要体现通用性、实用价值和应用前景。

报名截止日期为2018年7月29日(星期日) 晚上23:59

大赛总奖金100万元

第六届"泰迪杯"数据挖掘挑战赛

大赛官方网站:http://www.tipdm.org/jingsa/1253.jhtml

竞赛开始日期:2018年03月01日

奖金:108000円

• A题:基于非侵入式负荷检测与分解的电力数据挖掘
• B题:电视产品的营销推荐
• C题:智能阅读模型的构建

机器阅读理解(Machine Reading Comprehension)是指让机器阅读文本,然后回答和阅读内容相关的问题。阅读理解是自然语言处理和人工智能领域的重要前沿课题,对于提升机器智能水平、使机器具有持续知识获取能力具有重要价值,近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

为了促进阅读理解技术发展,中国中文信息学会、中国计算机学会和百度公司联手举办"2018机器阅读理解技术竞赛"。竞赛将提供面向真实应用场景的大规模中文阅读理解数据集, 旨在为研究者提供学术交流平台,进一步提升阅读理解的研究水平, 推动语言理解和人工智能领域技术和应用的发展。竞赛将在第三届"语言与智能高峰论坛"举办技术交流和颁奖。诚邀学术界和工业界的研究者和开发者参加本次竞赛!

Website:http://mrc2018.cipsc.org.cn also NLPCC 2018 Events

报名时间:2018年3月1日至2018年3月31日

作为全国计算语言学学术会议(CCL)的系列评测,今年我们继续举办第二届"讯飞杯"中文机器阅读理解评测 (The Second Evaluation Workshop on Chinese Machine Reading Comprehension, CMRC2018),并将于2018年下半年与第十七届全国计算语言学学术会议(CCL2018,2018年10月19日~21日,湖南长沙)共同召开。

今年我们将聚焦基于篇章片段抽取的阅读理解(Span-Extraction Machine Reading Comprehension),作为填空型阅读理解任务的进一步延伸。虽然在英文阅读理解研究上有例如斯坦福SQuAD、NewsQA等篇章片段抽取型阅读理解数据集,但目前相关中文资源仍然处于空白状态。本届中文机器阅读理解评测将开放首个人工标注的中文篇章片段抽取型阅读理解数据集,参赛选手需要对篇章、问题进行建模,并从篇章中抽取出连续片段作为答案。 本次评测依然采取训练集、开发集公开,测试集隐藏的形式以保证评测的公平性。

Website:http://www.hfl-tek.com/cmrc2018/

来自 CSDN。

第三届中国数据挖掘大赛(国际首次蝴蝶识别大赛)

大赛官方网站:http://ccdm2018.sdufe.edu.cn/sjwjjs.htm

第三届中国数据挖掘竞赛(国际首次蝴蝶识别大赛)是由中国计算机学会和中国人工智能学会主办,由中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会和中国人工智能学会机器学习专业委员会协办,由山东财经大学承办的竞赛活动,是第七届中国数据挖掘会议(CCDM 2018)的重要组成部分,旨在通过该竞赛引导参赛人员将其研究成果用于解决实际问题,激发参赛人员的科研兴趣,促进科研成果转化。

• 2018年03月01日:报名开始,竞赛组委会提供竞赛数据、竞赛协议。
• 2018年04月30日:报名结束,竞赛组委会公布报名信息。
• 2018年06月01~15日:参赛队伍提交程序代码、可执行文件和设计文档。
• 2018年07月16~31日:竞赛组委会公布获奖入围队伍名单。
• 2018年08月08~10日:竞赛组委会公布获奖队伍名次,举行颁奖典礼及竞赛研讨会。

一等奖1队:20000元;

二等奖2-3队:10000元(每队);

三等奖3-5队:4000元(每队);

单项奖2队:2500元(每队)(蝴蝶位置检测奖、蝴蝶分类奖)。

部分获奖队伍将被邀请撰写学术论文,推荐到《计算机研究与发展》期刊。

阿里巴巴旗下产品,国内最早的大数据竞赛平台,多用于解决阿里自身的技术需求和人才需求,具有丰富的数据量,社会资源,平台资源和技术背景。主要面向国内用户;产品上线2015年,累计举办竞赛19个,注册用户数5.7W+。

https://tianchi.aliyun.com/

开放数据集:XX

以下仅收集"算法大赛"类别。

由第一届CCF大数据竞赛的冠军队创建,源自上海交通大学,具有较高的学术背景和技术背景,主要面向国内用户;产品上线3年,累计举办竞赛16个(含练习赛),注册用户数1W+。

https://www.kesci.com/

开放数据集:XXX

源自电子科技大学,具有较高的学术背景和技术背景,主要面向国内用户,2014年产品上线。

http://www.pkbigdata.com

注:"可参加"的竞赛,是指"已结束"但仍可以报名的赛题,并提交得到排名,但不会获得实物奖励。

注:下表按照截止时间排序,不包含已完结竞赛或创意竞赛,详细信息以官方竞赛网页为准。

Biendata.com is a platform for providing data science competitions to meet different enterprises and organizations needs. We are committed to helping you solve challenging data related problems in order to make your business more smart.

https://biendata.com/competition/

源自中科院计算机所,具有丰厚的学术背景和技术背景,主要面向国内用户,产品2015年上线。

Website:http://www.datafountain.cn/

下表仅收集"结果提交型"赛题。

http://shanghai.sodachallenges.com

开放数据集:http://sodachallenges.com/datasets/

数据嗨客(HackData)是全球首家大数据教育、竞赛和服务平台。作为数据科学家的有力工具,为有数据分析建模学习及练习需求的用户提供可以自主学习实战演练的在线平台。通过平台集合大数据的从业人员和爱好者,促进他们的交流并创造更多商业机会。

http://hackdata.cn

http://www.datadreams.org

http://www.jinji.hu

http://www.zhishu51.com

http://file.caixin.com/datanews_mobile/competition2017/