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雷鋒網 AI 研習社按：作爲全球首屈一指的數據科學、機器學習競賽和分享平臺，Kaggle 以其比賽多樣、數據集全面、社羣活躍的優勢而備受推崇。從學生到上班族，Kaggle 的用戶羣體範圍極廣。目前，Kaggle 上大量的比賽吸引無數人蔘與，一方面，既能拿到獎勵，另一方面，也能獲得實戰經驗。但由於競爭的激烈性，對於國內選手來說，想在榜單上拿到較高名次並不容易。
而在 Kaggle 排行榜上，有一位中國選手，面對如此激烈的競爭，一舉殺入前五，最高排名第三。他就是目前在排行榜上位列第四的 Eureka（Eureka Kaggle 主頁：。
Eureka 真名燕鵬，目前任職於美團點評。據雷鋒網 AI 研習社瞭解，燕鵬 2005 年畢業於清華大學，當時的研究方向爲計算機視覺。畢業十多年的他，最早接觸 Kaggle 卻已經到 2014 年了。此前，他毫無數據挖掘類比賽的經驗，在加入 Kaggle 後這三年多的時間內，他參加四十多場比賽，完成了從一名初級選手進階爲高手之路。而作爲一名經驗豐富的做題者，他在美團點評工作期間也經歷了角色的轉變——由做題人再到出題人。
燕鵬爲什麼會在畢業多年之後選擇 Kaggle 平臺參加比賽？經過這三年多的比賽，他看到賽事發生了什麼改變，有什麼經驗分享給大家，而他的心態又發生了什麼改變？對於出題，他的看法又如何？
下面的幾個問題或許能解答你心中的疑惑。
以下爲雷鋒網 AI 研習社對燕鵬的採訪實錄，做了不改變原意的編輯整理。
1. 你於 2014 年加入 Kaggle，已經參加了上面的四十多場比賽，第一次參加 Kaggle 比賽的原因是什麼？是什麼吸引着你不斷參加各類比賽？
每個人在做具體工作的時候，雖然能夠做出一些成績，但是這個成績可能無法全面衡量你在這件事情上的能力。在工作上，可能你還是自己跟自己比，或者是跟之前做這件事的人比，你現在做出來的東西可能只是比之前做的人好一點，或者比自己之前做的好一點。究竟你的數據挖掘能力怎麼樣，其實並不能很好地體現出來。
出於這種考慮，恰好聽到這麼一個平臺，我就去 Kaggle 上看了看。在那裏，有很多公共數據，也有一些比較牛的人，通過與他們不斷交流和競賽，就能較好地評估自己的能力。
在 Kaggle 平臺上，能夠接觸到各行各業的問題，開闊視野。在公共數據集上和國際高手切磋，也能夠學習到一些比較實用的招數。比賽和研究的區別，是比賽中的方法一般都是比較有效的，在這個過程中也可以不斷優化自己對新問題的解決思路。
2. 你參加過的比賽中，有廣告、交通、金融、教育、醫療等各式各樣的問題，在解決這些問題的方法上，是否總結過有哪些共性？
就我個人對這些比賽的分類，主要分爲挖掘、圖像、語音、NLP 四類。
你可以這麼理解數據挖掘類問題，除了語音、圖像和 NLP，剩下的所有問題，都可以歸結爲此類問題。例如根據實際業務，做各種各樣預測的問題（預測銷量、點擊率、推薦排序等），都可以定義爲數據挖掘問題。或許我的定義並不準確，不過我沒有想到一個更好的表達詞。
這四類問題需要用到的一些技術或者技巧，彼此之間可以相對獨立，每類問題都有各自的套路。
對於數據挖掘類問題來說的話，具體是廣告、交通、金融還是教育，其實影響不大。主要的共性就是理解數據，理解問題，從數據中找到有用的信息用來預測，這類問題勝負更多的是在特徵上。
對於圖像問題，可能就較少涉及到特徵了。圖像問題現在主要用到深度學習的相關技術，基於深度學習做了很多改進或者演繹，已經完全不需要在特徵層面上去做什麼了。
像圖像、語音類比賽，其實我目前接觸的還比較少，這種比賽這兩年纔開始興起。
3. 你提到在數據挖掘比賽上面，勝負更多在特徵上，爲什麼這麼說呢？在特徵上有什麼套路？
基本上大家都會用同樣的一些工具去訓練同樣的模型，在模型方面差別很小。所以，模型沒那麼重要。
融合是基於單模型來的，要是單模型不好，那麼很大概率上融合也好不了。此外，融合的套路應該也基本上都固定了，但凡常玩的人也都知道。所以，融合基本上達不到創新，很難出現別人不知道的招。
因此，機會還是在特徵上，現在只有特徵還沒有一個通用的標準，大家自己做自己的，有可能做出點不一樣的東西。
其實特徵工程主要分兩點。第一點：你可能需要了解業務，從業務本身出發，找到一些對預測有幫助的信息和線索。這是基於你對業務的熟悉，對業務的理解出發的。
第二點就是需要想辦法把這種信息轉化成適用於模型的特徵。
4. 除了前面在特徵工程方面的經驗，有些比賽上，比賽主辦方會提供原始數據，在數據預處理階段，你有什麼經驗分享呢？
在比賽中會遇到這樣的情況，這時候可能也需要一些方法：
基於對業務的理解，這種相對比較少一點，更多的還是基於數據本身。你可以用一些數據挖掘中常用的數據清理的方法，過濾異常值，過濾缺失嚴重的特徵等等。
有時候做預處理，最終還是需要一些反饋。比如從數據上看，可能需要扔掉某些東西。我們需要去試一試，扔掉這些東西之後，在最終的比賽中，提交的預測結果會不會變好。或者採用以結果導向的反饋，這樣迭代去往下走。
另外，每個比賽其實都有一些自己獨特的數據，即使是同樣領域的問題，數據的分佈也可能差別很大。這時候之前的經驗可能就不適用當前的問題，我們必須接受這樣一個事實，需要針對數據重新去建立問題的解決方案。其實這還是一個偏實踐的問題，實踐推動着你往前走。
5. 從最開始接觸數據挖掘類比賽到現在，試題主要發生了哪些改變？
一年前的比賽裏面，十個有八個都跟數據挖掘相關。不過目前有一個趨勢，圖像類型的比賽變多，NLP 以及語音相關的題目也開始慢慢出現。
6. 如今選擇比賽的時候有什麼個人喜好或選擇標準嗎，和最初參賽時相比，心態上有哪些變化？
之前更多選擇自己熟悉的領域，比如廣告，主要也是想從中獲取到一些知識，直接用於工作中。目前，我最感興趣的都是我不太熟悉的領域，例如圖像類、NLP 類，這對我來說也是最難解決，最有挑戰性的。
目前看來，這些比賽其實殊途同歸，除了廣告類的比賽，參加其他方面的比賽也能獲得很多寶貴的經驗，應用於實際工作中。
其實玩比賽，最主要的目的不是去贏，而是去學，那裏面有很好的學習資源。比如，你的解決方案最後可能與別人的差距很大，可以看看最後贏的人是怎麼解決這個問題的，他的經驗肯定對你有幫助。當一場比賽結束之後，前幾名一般都會分享經驗，你可以結合自己的經驗，把前幾名的方案融匯到你的知識框架裏去，這樣的話，再玩可能就會好很多。（目前AI研習社正在做系列賽事冠軍經驗分享報道，感興趣的同學可以持續關注）
7. 看到你有關注 Kaggle 上的強勁對手 bestfitting、Giba、KazAnova 等人，對他們怎麼看？私下有和他們進行過交流嗎？是否有探討過比賽經驗等？
Giba 和 KazAnova 常年霸榜，他們幾乎參加過所有的比賽，經驗豐富；bestfitting 是最近剛玩 Kaggle 的，一年多就迅速登頂，這也非常驚人。私下裏我和他們其實沒怎麼聯繫過。之前我有與一些國際上的大牛合作，也學到了很多東西，不過現在他們都玩的比較少了，所以排名不是特別高。
8. 與那些國際大牛合作，你覺得他們身上有哪些特質值得我們學習一下？
那時候我沒什麼經驗，可以跟着他們學到很多。後來，經驗可能就沒那麼重要了。
我有個比較明顯的感覺，跟國外大多數人合作的時候，大家很願意分享，比如他做了一個實驗或者做了一次嘗試，不管成功還是失敗，他都願意告訴大家。例如我拉一個羣，他會告訴羣裏所有的人他的經驗，這樣就會幫助其他人儘快找到好的方向，避免做些重複的事情。這是我覺得他們做的比較好的一點。
國內的問題是，大家都喜歡分享成功經驗，有時候做了一次失敗的實驗，他就不會說了，其他人有可能還會做一個同樣的失敗實驗——這會導致成本變高，效率變低。
9. 你現在還會在 Kaggle 上追求排名嗎？
我玩 Kaggle，一方面是因爲興趣，另一方面，kaggle 上有一些我工作中需要的很實用的東西，它是我的學習路徑。
我現在時間沒有那麼多，也越來越忙，好成績基本上是用時間堆出來的。Kaggle 上的比賽得分是非線性的，第一名得分特別多，從現在的分差來說，我要是拿個第一，可能我就是總排行第一了，但是需要運氣。大家的實力相差不是那麼大，而且很多比賽最後都是小數點後幾位的競爭。
我也沒有刻意追求排名，我覺得現在這個名次也挺好。其實還有很多在 Kaggle 上的人，他們的能力比我要好，只不過他們玩的少，所以名次不如我。
10. 在參加這麼多場比賽之後，關於從一個新手進階成高手，有何經驗分享？
第一，對比各種比賽平臺，玩 Kaggle 一定是最好的學習路徑，因爲 Kaggle 上有很好的分享機制和氛圍，你能夠跟着其他人的分享一步一步去學到很多東西，這一定是一個最好的學習路徑和資源。
第二，需要堅持。實際上這些比賽也沒有多難，很多都是靠經驗。你多學、多看、多實踐，這樣應該就會比較好了。
第三，投入。對於一場比賽，我現在花的時間可能比較少，但如果一個人可以每天堅持花 10 個小時、8 個小時，全力以赴去做，到最後應該也不會太差。很多人最後成績上不去，是因爲玩一兩場比賽之後，發現成績不太好，就不去努力了，但實際上，你要真想玩，那你就得堅持，不斷地去看論壇上的帖子，想想人家是怎麼做的，再去改進自己的方案，那樣總會迎來收穫。
11. 你曾經說過，想要在 KDD 等比賽上取得高分，數學很重要，實踐也很重要，對數據得敏感。具體來說，你是如何提升這些方面的能力的呢？除了參加比賽實踐，還會定期看一些相關論文嗎？如何鍛煉出對數據的敏感度？
我一直比較喜歡 ESL（The Elements of Statistical Learning）那本書，它在業界也很有名。
這本書很難看懂，幾個很牛的大師把他們的經驗、理解寫進去了，它跟那種傳授知識的書不太一樣的地方是，這裏有好多作者本人的見解，我覺得這是挺不容易的。但這本書肯定不適合入門，一般來說入門的話，我比較推薦臺灣大學林軒田老師的視頻。 不管是書還是視頻，都是介紹機器學習基礎原理的，但是現在這個方向發展太快，所以要是想能夠快速跟進的話，還是需要讀論文。
我現在做的工作大多偏業務，或者說我更多的精力是放在更好地幫助業務上，因此對論文看得也不繫統，可能在出現一些 case 的時候去查一查，但從長遠來看，因爲行業變化特別快，所以還是應該去關注一些最新的東西，系統地看一些論文。
另外對於數據的敏感度，這個不好說。我現在能給的建議是多去 Kaggle 上學習。在每個比賽剛開始的時候，都會有人做大量的數據分析工作，並且分享出來，你可以去看看那些人的思路，這樣也許會有一點點幫助。
12. 美團點評於 2017 年舉辦了首屆 MDD Cup 算法大賽，要求選手預估測試樣本集中訂單的送達時長。你作爲命題人，從參賽到命題，思路需要經過那些轉換？
這次美團點評的比賽我們有一個命題組，我只是其中一員，最終的題目以及規則是大家集體決定的。
本次試題很有特點，素材來自我們外賣配送的真實業務場景。送達時間的預估問題（ETA）環節多、影響因素複雜，是整個外賣行業的難題。首先，這個問題比較重要，有實際意義，另外，大家能比較容易地瞭解到這個問題背後的業務，因爲大多數人都訂過外賣。我們提供的數據集在特徵維度上沒有做特別的預處理，這也比較接近於真實情況。
從命題的角度看，主要就是樣本和評價指標的選擇，儘可能保證最終比賽的解決方案對實際的工作有幫助。基本上所有比賽都是來自於真實的業務場景和問題，但差別在於比賽組織者是否有足夠的經驗，能夠把業務問題轉化成機器學習比賽的問題。在這裏，如果數據處理不合適，或者是有地方沒注意到，最後拿到的解決方案有可能是完全沒用的。
因爲我玩的比較多，可能會在選題和數據選擇上，儘可能規避掉一些將來可能會讓比賽變得沒用的因素。
在美團點評，類似的有挑戰的技術場景很多，歡迎熱愛技術的同學加盟。