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データサイエンス コンペティション プラットフォームは、1 つのグループで解決するのが難しい データ サイエンスの課題を企業が主催するために使用されます。
プラットフォーム
歴史的に、クラウドソーシングによるチャレンジは非常に複雑な問題を解決するために利用されてきました。[1] Netflix Prizeはそのようなコンテストの一つです。それ以来、データサイエンスのコンテストというアイデアに基づいて、いくつかのプラットフォームが開発されてきました。コンテストが研究成果を向上させる方法についての研究も行われています。JPモルガン・チェースのような企業も、多数の従業員が参加する社内コンテストを開催しています。[2]
データサイエンスの競争プラットフォームの例としては、Bitgrit、[3] Correlation One、Kaggle、InnoCentive、Microprediction、[4] AIcrowd、[5] Alibaba Tianchi [6] などがあります。Alibabaの競争プラットフォームはKDD 2017で使用されました。
参照
参考文献
- ^ Saez-Rodriguez, Julio; Costello, James C.; Friend, Stephen H.; Kellen, Michael R.; Mangravite, Lara; Meyer, Pablo; Norman, Thea; Stolovitzky, Gustavo (2016). 「バイオメディカル研究のクラウドソーシング:コミュニティをイノベーションの原動力として活用する」Nature Reviews Genetics . 17 (8): 470– 486. doi :10.1038/nrg.2016.69. PMC 5918684 . PMID 27418159.
- ^ Cotton, Peter (2019). 「マイクロ予測のための自己組織化サプライチェーン:ROARプロトコルの現在と将来の利用」ICML金融AIワークショップarXiv : 1907.07514 .
- ^ 「データサイエンスプラットフォームとAI市場 | bitgrit」。bitgrit.net。
- ^ https://www.microprediction.org
- ^ 「AIcrowd」。AIcrowd。
- ^ 「Tianchi:クラウドインテリジェンスプラットフォーム」tianchi.aliyun.com。