如何打好一场算法竞赛？

近年来，机器学习、人工智能领域算法竞赛越来越多，国内外很多机构将自己科研、开发中遇到的技术难题搬上擂台，邀请海内外学子、科研人员共克难题。

对竞赛发起方来说，一方面发动了更多人一起想如何解决问题，另一方面也为各个机构招聘打出了自己的名片。

对竞赛参与者来说，尤其是学生，难能可贵地可以参与到实际问题的探索中，真刀真枪锻炼了自己的能力，获得了宝贵的“项目”经验。而且如果“不小心”拿了奖，还获得了一笔“巨款”~

竞赛已经受到了产学研各方的重视，甚至江苏、广东等省市每年都以此为契机聚拢开发者、创业团队，给予创业、融资、咨询的政策支持。

趋动云的很多粉丝也在使用趋动云参与竞赛，完善的算力解决方案，极其具有优势的高性价比、可伸缩的算力产品，可以帮助大家更好更方便更低成本的参与竞赛。

本文将谈一谈如何打好一场算法竞赛，希望对大家有帮助。

算法竞赛的题目，往往是比较困难的，没有现成答案的，竞赛过程是一个不断观察、分析、尝试、调优的过程。

整个过程如下：

确定任务

拿到问题后，首先我们要把实际问题和数据的标注类型转化为机器学习的学习任务，比如，是根据数据进行分类、回归、排序还是聚类。确认任务类型决定了选择什么算法，是非常关键的一步。但在有些问题中，比如基于图像的工业领域的产品缺陷检测，有时候既可以用目标检测的方法做，也可以用语义分割的方法做。

处理数据

给定的数据往往是不能直接用来学习的，要对数据和标注进行分析后进一步处理，比如缺失值填充、数据增强、数据清洗等。

选择算法

经过以上两步，就可以有针对性的选择算法了。比如对于目标检测类任务，有两类算法值得考虑，一类是当前的SOTA算法，最好是有开源实现的，另一类是在比赛中常被推荐的算法，可能它们是早几年的工作了，但被大量实践验证有效。

打通算法训练、预测全流程

编程实现从数据输入到训练、预测的全流程，对结果进行处理成为可以直接提交的格式。值得注意的是，有些问题数据量是很大的，这个过程最好是先把一小部分数据拿出来验证流程，此时没必要使用全部数据验证流程，不然会耗费大量时间和算力资源，当流程打通了，程序可以一键运行得出结果后可以换成全数据。这样的工程思路是成熟且高效的，趋动云推荐的开发思路就是这样的，大家可以在趋动云官网进行开发、训练体验一下。

算法调优

我们不可能一开始对所有步骤都设置了最优的参数，当流程打通，就像一台机器只是组装了起来而已，保证它可以工作但往往各系统并不是最优的。调整超参数、交叉验证是提升性能的必由之路，这一步是极其耗费计算资源的。使用趋动云可随时调整算力的解决方案在这里就可以大大帮助大家调优。

提交结果、获得反馈

将结果提交到主办方网站，获得性能、精度反馈。但请注意，最好是记录下每次提交的结果对应的方案的参数和训练细节，方便总结规律，从数据处理开始调整策略，获得更好的结果。

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愿每一个努力拼搏的人都有好的回报，趋动云愿和你一起为攻克难题努力！

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