Eine Plattform für Data-Science-Wettbewerbe wird von Unternehmen genutzt, um Data-Science- Herausforderungen auszurichten, die für eine einzelne Gruppe schwer zu lösen sind.
Plattform
Historisch gesehen sind Crowdsourcing -Wettbewerbe dafür bekannt, sehr komplexe Probleme zu lösen. [ 1 ] Der Netflix-Preis ist ein Beispiel dafür. Seitdem wurden mehrere Plattformen entwickelt, die auf der Idee von Data-Science-Wettbewerben basieren. Es wurden Studien darüber durchgeführt, wie Wettbewerbe die Forschungsleistung verbessern können. Unternehmen wie JPMorgan Chase veranstalten ebenfalls interne Wettbewerbe mit einer großen Anzahl von Mitarbeitern. [ 2 ]
Beispiele für Plattformen für Data-Science-Wettbewerbe sind Bitgrit [ 3 ] , Correlation One, Kaggle , InnoCentive , Microprediction [ 4 ] , AIcrowd [ 5 ] und Alibaba Tianchi [ 6 ] . Die Wettbewerbsplattform von Alibaba wurde bei KDD 2017 verwendet.
Siehe auch
Referenzen
- ^ Saez-Rodriguez, Julio; Costello, James C.; Friend, Stephen H.; Kellen, Michael R.; Mangravite, Lara; Meyer, Pablo; Norman, Thea; Stolovitzky, Gustavo (2016). „Crowdsourcing in der biomedizinischen Forschung: Nutzung von Gemeinschaften als Innovationsmotoren“ . Nature Reviews Genetics . 17 (8): 470–486 . doi : 10.1038/nrg.2016.69 . PMC 5918684. PMID 27418159 .
- ^ Cotton, Peter (2019). „Selbstorganisierende Lieferketten für Mikroprognosen: Gegenwärtige und zukünftige Anwendungen des ROAR-Protokolls“. ICML Workshop on AI in Finance . arXiv : 1907.07514 .
- ^ „Data Science Plattform & KI Markt | bitgrit“ . bitgrit.net .
- ^ https://www.microprediction.org
- ^ "AIcrowd" . AIcrowd .
- ^ „Tianchi: Plattform für Schwarmintelligenz“ . tianchi.aliyun.com .
