一、比赛简介
天池竞赛是一个以数据挖掘、机器学习为主题的在线比赛平台。比赛分为入门、初级、中级、高级四个级别，共涉及20个赛题，每年有超过10万名选手参与其中。参赛选手可以在比赛中锻炼机器学习的应用能力，掌握多种算法与模型，并且能够接触到真实的数据挖掘问题及解决方案。
在比赛过程中，参赛选手可以选择模型、算法、特征工程等多个方面进行优化，并使用各种工具、模型库等，比赛平台提供的资源包括代码、数据、论文等。同时，选手可参照其他高水平选手的优秀解答，学习交流有关的模型优化技巧以及数据预处理方式。
二、比赛赛制
天池竞赛赛制分为预测赛、算法赛和应用赛三种类型。
1、预测赛
预测赛以特定数据集、特定问题为比赛对象，选手通过对数据进行分析、算法建模、参数调整等方式，最终生成准确预测结果。预测赛原则上不允许使用非公开数据集进行训练，且每个选手或团队只提交一次作品。比赛评分机制主要考量模型的准确度，同时增加了算法鲁棒性等多项评估指标。
2、算法赛
算法赛涉及一系列自动评分算法，选手可以在该赛道平台上，提交算法程序、代码，并对比赛中的各种数据进行分析、测试、排名，进而优化其算法模型。比赛形式则为基于积分的排名，并排出一个排名列表，选手需在规定时间内提交得分最高的算法。
3、应用赛
应用赛是指天池竞赛针对实际问题，为了解决某些难题提供的一种形式，其中包括赛题与数据集。对于参赛选手而言，应用赛提供了一个考虑实际问题解决方案的机会。参赛者需要根据自己的技能水平和实战能力，综合运用相关知识和技术，独立或与团队合作完成任务，实现对应的业务需求目标。
三、天池竞赛的算法与工具
在天池竞赛中，选手可以使用多种算法与工具进行竞赛，以下是常用的几种类型：
1、深度学习算法
深度学习是一种复杂的神经网络机器学习方法。天池竞赛中常用的深度学习算法有单隐层神经网络、多隐层神经网络、卷积神经网络等，这些算法对于图像、语音、自然语言等不同类型的数据具有良好的处理能力。
2、强化学习算法
强化学习是针对环境进行学习，使得智能体依靠学习得到的策略能够在 T 时刻得到最大化的期望回报。在天池竞赛中，常用的强化学习算法有 Q-learning、Actor-Critic、Deep Q-Network等。
3、Xgboost算法
Xgboost是一种相对较新的集成算法，被广泛用于机器学习中的分类、回归和排名问题。它具有高效、易于调整超参数、产生可解释模型等优点，在天池竞赛中常常受到选手们的青睐。
4、调参工具
天池竞赛中常用的调参工具有 GridSearch、贝叶斯优化、随机搜索等。这些工具可以用于对模型的参数进行优化，是比赛中调节模型表现的关键工具。
四、天池竞赛的优秀解决方案
天池竞赛中出现过很多优秀的解决方案，这些方案在算法、模型、封装、应用等方面都有所创新。以下是其中一些脍炙人口的例子：
1、智能客服问句匹配比赛
2017年智能客服问句匹配比赛一举成为竞赛亮点，选手们通过严密的文本分析、特征提取、卷积神经网络等方法，最终获得30余种不同得分方式，其中多名参赛者的准确率突破90%。
2、国能日新能源预测比赛
2018年国能日新能源预测比赛创造了多项记录，拥有 4 个大直流系统历史数据，让样本数翻倍。参赛者为优化预测模型，深入挖掘数据特征并建立多元预测模型，提高模型预测精度。
3、人工智能辅助诊疗挑战赛（AI CDR）
人工智能辅助诊疗挑战赛是一项针对肺结节检测问题的竞赛。参赛团队需要通过人工智能技术在影像中识别并标注肺结节，对于人类而言缺少判断力的边缘病灶等情况也能够被智能识别和标注。
五、天池竞赛的开发环境与常用命令
1、开发环境
天池竞赛的开发环境主要由操作系统、Python，R，Matlab等编程语言以及各种机器学习和数据挖掘框架组成。
2、常用命令
在天池竞赛中，常用的命令主要包括以下几类：
# 下载数据集
$ wget url
# 查看目录内容
$ ls
# 输入特定指令
$ command 六、总结
天池竞赛是一个大型的在线机器学习比赛平台，其赛制包括预测赛、算法赛和应用赛三种类型。选手可以使用多种算法与工具进行比赛，在天池竞赛中也出现了许多优秀的解决方案。除此之外，天池竞赛的开发环境与常用命令也是选手必备的一部分。
