雷鋒網 AI 源創評論按：近日在 kaggle 官網上，谷歌雲與美國大學生體育協會（NCAA）再一次聯合推出「瘋狂三月」籃球冠軍預測大賽。
任何開發者只要能夠通過 AI 來預測 NCAA「瘋狂三月籃球賽」的冠軍，就有機會獲得由 Google 提供的$25,000 高額獎金。當然，該比賽屬於 Kaggle 上最著名的 Featured 比賽類型，難度可不低。
圖片來源： DiAnte Squire on Unsplash
關於 Kaggle 競賽
相信大部分開發者都對 Kaggle 並不陌生，這是全球頂級的權威性數據科學競賽平臺，為全世界的數據科學和機器學習的愛好者、研究者和創業者提供了公平公正的競賽平臺。
不論你是數據科學小白，還是數據科學高手，在 kaggle 上都可以收穫到自己想要的知識、技巧、經驗、榮譽，或是高額獎金。
kaggle 官網主頁
針對基礎入門參賽者，通常可以在 Started 類型比賽中，學習初學者項目以及積攢經驗；而針對高級數據科學玩家，高額獎金的 Featured 類型比賽，或者實驗研究為主的 Research 類型比賽，都是不錯的選擇。
除此之外，想招募合適人才的公司，也可在 kaggle 平臺上發表需求相關性強的 Recruitment 類型比賽。當然，平臺上也有少量超高難度的 Masters 類型比賽，適合大師級別人物參加。
Kaggle 官網地址：
https://www.kaggle.com/
「瘋狂三月」，將 ML 用於 NCAA 籃球賽冠軍預測
每年三月，有一項賽事將吸引全世界籃球迷的眼光，那就是 NCAA 的瘋狂三月。NCAA 男子籃球聯賽分為三個級別，瘋狂三月是 NCAA 男子籃球第一級別聯賽錦標賽，也就是季後賽，採用單場淘汰制。因而結合其每年在三月進行的時間特點，這一比賽獲得了「瘋狂三月」的稱號。
作為如此大型的賽事，比賽最終的冠軍當然也是飽受關注。自 AI 迅速發展以來，研究學者們就一直希望能夠通過對大數據的科學分析，在金融、醫療、股市甚至偶然性極強的競技賽事中獲得準確的預測結果。而谷歌雲與 NCAA 聯合舉辦的「瘋狂三月」籃球冠軍 AI 預測大賽，也正是希望將數據科學與賽事預測完美結合，更好的發展數據科學領域。
本次比賽要求參賽者具有較高的數據科學研究水平，同時也提供了較高的獎金，屬於 Featured 類型的競賽。比賽分為了兩個階段，在第一階段內，參賽者可根據歷史數據構建和測試模型，這一階段不計入最終得分，截止日期為 3 月 14 日；而進入第二階段後，參賽者所提交結果將計入最終得分，並在 3 月 19 日前（格林尼治標準時間）需提交 2020 賽事最終預測結果。當然，選手也可跳過一階段直接進入二階段。
數據分析圖表
但值得注意的是，「瘋狂三月」之所以讓球迷們極度瘋狂，其緊張激烈的淘汰賽制也是其中非常重要的原因之一。不同於常見的淘汰模式，該籃球賽形式採用的是「突然死亡法」——WIN OR GO HOME，也就「一場定勝負」。因此，即使是 NBA 巨星，如果在一場比賽中表現不佳，同樣會被淘汰出局，徹底無緣冠軍爭奪。正是這樣的賽制，也大大增加了結果預測的難度。
不過簡而言之，參與 AI 預測大賽的獲獎規則即：參賽者通過出題方給予的訓練集（包括：男籃與女籃.CSV 類型的文本數據集）建立模型，再利用測試集準確預測出本次籃球賽的詳細結果。
籃球場建模示例
同時，Kaggle 團隊將在「瘋狂三月」整個籃球賽賽中刷新排行榜，最終排名前五參賽者將依次獲得：第一名$ 10,000、第二名$ 7,000、第三名$ 5,000、第四名$ 2,000、第五名$ 1,000 的獎金。
「瘋狂三月」籃球冠軍預測大賽地址：
https://www.kaggle.com/c/google-cloud-ncaa-march-madness-2020-division-1-mens-tournament
數據預測未來發展
目前，在比賽官網上已陸陸續續有一些通用代碼、EDA（電子設計自動化）以及其它預測模型相關的文章發佈，並向數據科學愛好者們提供瞭解讀。其中，Rmarkdown 向我們詳細展示了本次大賽介紹、賽前準備、使用數據以及預測規則等，而一些在數據科學領域還不夠老練的開發者，也可以從中獲益良多。
在過去幾年人工智能還未取得較快發展的時候，已經出現了眾多采用大數據分析的方法，來對未來的一些結果進行預測，包括：股市、賽況、交易等領域，同時取得了較為科學準確的結果。
而現如今人工智能（AI）領域的快速發展，可以預見的是，數據科學也將對社會帶來更大的影響，甚至一些學者認為，它將驅動經濟增長，為改善生活質量帶來更多機會。
儘管我們暫時無法驗證數據科學發展的最終結果是好是壞，但對於 AI 預測這一功能的實力，依舊值得我們重視並加以利用。而這些具有商業意義的 AI 競賽，更是我們將技術與理論落地的極佳實踐環境。在今後的日子裡，雷鋒網 AI 源創評論也將持續報道更多相關賽事，期待你的關注。
Kaggle 官網詳細方案解讀：
https://www.kaggle.com/headsortails/jump-shot-to-conclusions-march-madness-eda
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