最大的独立竞赛是斯坦福大学的人工智能审计挑战赛， 它为最佳「模型、解决方案、数据集和工具」提供了71000美元的奖池，以提高人们审计人工智能系统的非法歧视的能力。
其中就包括上面提到的Snowcast Showdown，以及卫星图像中发现浮油、从扫描中识别颈椎骨折、在器官活检中分割功能组织单元和在农业图像中计数害虫等问题。
200多场竞赛覆盖了广泛的研究领域，包括CV、NLP、表格数据、机器人技术、时间序列分析等等。
-不过，在表格数据方面，深度学习仍然没有取代梯度提升的决策树。尽管当与增强方法联合使用时，它似乎经常增加价值。
-目前，有几个活跃的机器学习竞赛平台，以及数十个专门为个人竞赛而构建的网站。
都在Kaggle上进行：JPX的东京证券交易所预测，Ubiquant的市场预测，还有三个都是围绕财务预测的比赛，以及G-Research的加密货币预测。
【新智元导读】2022年，200多个机器学习竞赛的最全分析报告来了。打比赛有这篇就够了。
2022年最大一类的机器学习竞赛是计算机视觉问题，总计有40多个竞赛，超过1万美元的奖金池。
参赛者可以获得500万美元奖金，通过提供准确的美国西部不同地区的雪水当量估计值。与往常一样，DrivenData出色的获奖者文章和详细的解决方案报告非常值得一读。
在「制胜策略」上，重点关注了比赛的获胜者，以及获胜的原因。另外，报告还研究了建模类型的趋势、编程语言的偏好、交叉验证方法和其他细节。
最新报告回顾了2022年所举办有关机器学习竞赛的情况，主要分为两个部分。
原标题：200+机器学习竞赛最全分析：超550万美元总奖金，人人都用PyTorch，2070也能夺冠！
共有4000多个团队参赛，奖金为10万美元，比赛结果前四名的团队便可获奖。
十年过去，机器学习领域依旧不断结出AI之果。2022年，是机器学习竞赛重要一年。
在「机器学习竞赛格局」中，报告简要回顾了竞赛情况和每个竞赛平台的活动，以及奖金和比赛类型。
-比赛获胜者大都集中在一套共同的工具上：Python、PyData、PyTorch和梯度提升的决策树。
2022年至少有四场比赛，专门涉及建立模型以识别特定物种或个体动物的保护工作。至少有5场比赛专注于分析医学或生物图
第一名是由一个首次单独获奖的的团队获得，该团队采用了神经网络和LightGBM模型的组合。
-一些人在训练其解决方案的硬件上还进行大量投资。有的使用免费硬件的人，像Google Colab等，仍然能够赢得比赛。
-Transformers继续在NLP中占据主导地位，并开始在计算机视觉中与卷积神经网络竞争。
-大约50%的获奖者是单独获奖；50%的人是首次获奖；30%的人以前曾多次获奖。
