Kaggle 做為世界最大的機器學習競賽平台，上面隨時有比賽正在進行，而比賽通常會有獎金。更重要的是，如果想找一個機器學習或資料科學相關的工作，在 Kaggle 拿到好成績可以讓你的履歷加分不少。
什麼是 Kaggle
Kaggle 是世界最大的機器學習競賽平台，一開始是澳洲公司，2017 年被 Google 收購。在競賽頁面隨時可以看到有比賽正在進行。在 Kaggle 比賽上拿到好成績的話，是全世界都認可的。
有點像機器學習的 Leetcode，不過除了可以練習以外，Kaggle 比賽的好成績寫在履歷上是廣泛被認可的，不像 Leetcode 刷再多題寫履歷上也沒有人看。特別是想要轉領域的人，沒辦法回學校念一個學位發論文，也沒有機會得到相關工作經驗，最平易近人的方式就是上 Kaggle 打一個好成績。這個成績就可以當作往機器學習或資料科學工作的敲門磚。
比賽類別
如果到比賽頁面，可以看到一個 All Categories 的下拉選單，點選以後可以看到比賽有幾個類別 (介紹常見的幾個)：
- Featured：通常是由企業主辦，獎金也會比較高。
- Research：通常是學術機構或是學術會議主辦，獎金通常比較少。
- Playground：通常是 Kaggle 自己舉辦的，通常沒有獎金只有小獎品，成績也不會計入排名。
一般只有有獎金且成績會計入排名的比賽 (Featured 或 Research) 放到履歷上大家才會認可。畢竟這種比賽難度才高，得獎才表示你很厲害。
比賽的進行方式
比賽一般來說會進行兩到三個月，可以組隊或是個人參加。他會有兩組資料，train 跟 test。train 都會有答案，讓你訓練模型用的，訓練完以後對 test 每一筆資料做預測，以 test 預測得到的分數決定排名。
test 資料會再分成 public、private 兩部份，但你不會知道是怎麼分的。每次上傳預測結果都可以看到其中 public 的部份的分數跟排名，但是最終名次是由 private 部份決定的。
最後，依據參賽人數的不同，大概前十名可以拿到金牌，前五十名可以拿到銀牌，前一百名可以拿到銅牌。參賽人數越多獎牌越多，反之則越少。詳情可以看官網說明。大致上來說，有獎牌的成績寫在履歷上就是加分了。
深度學習的比賽
通常深度學習的比賽需要有 GPU 才有足夠的運算資源參賽。一般人可能不太會特地去買有 GPU 的電腦，所以 Kaggle 很貼心地提供了免費 GPU 讓大家使用。只要是在 Kaggle 網站上提供的界面寫程式，就可以用 Kaggle 的 GPU 執行，唯一要注意的是用量是有限制的，每週只能跑幾十個小時。
如果用完了，還有 Google Colab，一樣可以免費地使用 GPU，限制是瀏覽器要一直開著。只能日常使用，如果 Google 偵測到你開始跑以後就跑去睡覺，用太多資源的時候，他就會停掉你的程式。不過預算有限的話算是一個堪用的選擇。
非深度學習的比賽
非深度學習的比賽就不用擔心 GPU 的資源了，資料不太大的話，通常一般的筆記型電腦都可以跑得動模型。