解密「天池」：怎样做好一场万人AI比赛的「大后方」？ ...

贺之先生

原标题：解密「天池」：怎样做好一场万人AI比赛的「大后方」？

呆板之心报道

呆板之心编辑部

一场一万五千人的比赛，怎样确保角逐顺遂举行？怎样包管公平公正？在这场运动中，阿里技能专家为我们解读了阿里云天池平台背后的技能支持。

对人工智能、大数据比赛有所相识的同砚想必都听过「天池」这个平台。各大论坛上也传播着各路学长 / 学姐通过天池提升 AI 大神、Offer 收割机的传说。

除了让这些学长 / 学姐 C 位出道之外，天池近来又到场了一件大事——为首届环球人工智能技能创新大赛提供平台和算力支持。

大赛由中国人工智能学会团结杭州市余杭区当局团结发起，参赛用户到达 15000 多人，此中不乏来自清华、北大、浙大、剑桥、牛津、密歇根、普渡、南洋理工等中外名校的参赛者。假如你发现身边有几个同砚近来忙得脚不沾地，除了上课根本看不见人影，那他们八成也是「陷进去了」。

从规模来看，为如许一场赛事提供平台和算力支持是一个不小的挑衅：不但要构建强盛的数据集，还要办理数据集掩护、算力公平性、效果可复现性等诸多题目。面临这些挑衅，天池是怎样降服的呢？

在大赛主理方发起的「AI 青年说」系列运动中，来自阿里云天池的两位技能专家——陈漠沙和盛乐乐为我们解答了关于天池平台、数据集建立的一些题目，揭开了「天池」的秘密面纱。

阿里云天池平台是中国最大的 AI 开辟者社区，面向社会开放高质量数据（阿里数据及第三方数据）和盘算资源，让到场者有时机运用其计划的算法办理各类社会或业务题目。现在，该社区已经承载了电商、金融、工业、医疗等上百种场景的赛事，互助或服务了百余家机构。

这些成绩的取得离不开坚固的技能支持。为了更好地支持各类角逐，天池平台推出了模子评估工具 TCC（TianChi Computing），保障比赛优胜模子质量的同时分身模子服从和数据安全，维护比赛公平性并推动比赛结果落地转化。2020 年，天池在 TCC 的底子上推出了业界首创的流评测机制，推动比赛模子评估迈向新高度。

在本次运动中，阿里云天池比赛平台技能专家盛乐乐为我们具体解读了 TCC 在比赛场景中发挥的作用，包罗TCC 在这次大赛中怎么利用、怎样保障赛事公平公正，对参赛者的技能本领有哪些要求，以及一些汗青案例解读、比赛中常用工具分享等。

睁开全文

在支持各类赛事的同时，这些角逐也为天池平台沉淀了大量的高质量数据集。为了让这些数据更好地服务社区，天池团队提出了一个体系化的建立思绪。

在本次运动中，阿里云天池平台首席科学家陈漠沙为我们先容了天池数据集的建立环境，包罗天池数据集建立的初志、在行业里的应用和代价以及生态建立环境等。

在圆桌讨论环节，两位专家还分享了本身在到场平台构建过程中的发展履历和业务思索，包罗参赛要做哪些预备，有哪些常见误区等。

在下文中，呆板之心在不改变原意的底子上对两位专家的分享举行了整理。

盛乐乐：天池比赛平台 TCC 技能解密

各人好，作为本年环球人工智能技能创新大赛的平台支持方，本日很荣幸来跟各人一起分享一下天池比赛平台 TCC 的相干内容。起首我会先先容一下TCC 是什么，TCC 在这次大赛中怎么利用，TCC 如安在大赛中维持赛事的公平，以及 TCC 对各位选手的技能本领有哪些要求。然后我会简朴联合我们已往几个差别范畴的大赛，来解读一下 TCC。末了，我还想跟各人一起分享一下参赛中比力实用的一些工具，来资助各人更好地去完成角逐。

TCC 是什么？

起首，为了保障这次比赛的赛事质量，我们在复赛阶段都会接纳 docker 的情势来提交。选手必要将本身的代码和软件情况打包成一个 docker 镜像提交到平台，平台会在同一的软件和硬件情况中运行，得到效果和分数。就像第一张图片所示，选手只必要提交本身的镜像链接，填写之后点击提交，页面内里就会出现一个状态的变革。

状态变革的过程中，你会收到一些邮件提示，告诉你当前的代码运行环境。同时，每次状态的变革都会提示你去检察日记大概检察结果。对于长时间运行的代码，你可以实时得到反馈。当你收到竣事的状态提示的时间，你就可以到「我的结果」页去直接检察本身的结果。

假如统统顺遂，那么你可以在「我的结果」内里看到本身的结果。同时，你可以在排行榜内里看到本身的排名。

在复赛的过程中，有的赛道你还可以看到本身模子的运行服从、时间，乃至你超时了多少条。

TCC 有什么用？

接下来，我们来看一下 TCC 在这次大赛里发挥的一些作用。

本年，环球人工智能技能创新大赛统共分了三个赛道，分别是医学影像陈诉非常检测、PANDA 大场景多对象检测跟踪以及小布助手对话短文本语义匹配。实在对于比赛而言，公平公正永久是第一位的。TCC 作为平台支持方，重要从三个方面来包管大赛的公平权势巨子。

起首，我们从数据安全出发，支持数据不可下载不可见，乃至是不可读，测试体系以流式的情势来分发测试集，支持同时在线练习和在线猜测。本次大赛的三个赛道实在都要求测试集不可见，因此在线上做猜测的时间会主动挂载测试集，防止模子对测试集的过分分析带来的过拟合等题目。

同时，TCC 特有的流评测机制可以实现雷同荷官发牌的情势，将数据集以单条数据的情势分发给选手，如许可以制止选手模子过分打仗测试集，防止基于测试集的无监视模子学习等。同时流评测的情势可以精致粒度地保障模子服从。好比在这次比赛中，我们的赛道二是对大场景下的图像目的检测，赛题要求我们单张图片猜测的时间必须控制在 90 秒内，否则结果无效。

其次，从比赛公平性上来看，平台同一的硬件情况可以资助我们拉平选手间的算力差别。在从前没有提供 TCC 比赛情况的时间，我们碰到过一只获奖队伍，在做代码复现时我们发现，选手是在 128 张 P100 的 GPU 上练习一周得到的模子。以是背面我们盼望各人能在雷同的算力条件下比拼算法。

同一的硬件情况也为模子的可复现性提供了底子。可复现性不停是比赛里非常紧张的一环，不但必要同一的硬件情况，还必要完备的软件情况（差别的软件版本大概体系都大概导致复现出现较大毛病）。而 docker 镜像办理了软件情况题目。平台导出的优胜模子镜像具备了直接运行和可完备复现的本领。

别的，针对越来越来越多的情况交互类赛题，如强化学习，样本服从是评估模子非常紧张的一个指标，怎样限定在同一的样本服从下评估模子是平台可以或许支持此类赛题的要求。

实在除了以上这些，我们另有一个弹性的集群资源（GPU 资源），可以包管我们大赛选手在高频和大量并发提交的时间不消等候，在资源有限的环境下，让各人更好地去提交。

接下来，我想举几个详细的例子。这些例子来自差别范畴的汗青大赛，从中我们可以看出 TCC 在大赛中发挥了什么作用。

第一个黑白经常见的工业质检类比赛，这是我前年实地跑过的一个赛题。其时，江小白是盼望终极应用在流水线上，取代人工辨认瑕疵杂质的。以是我们必须要求选手模子对单张图片的猜测服从满意流水线要求。TCC 的评测机制可以定制精致化的服从控制，精致到单张图片的猜测时间。以是我们其时要求单次 infer 的时间必须要小于 4 秒。实在，TCC 在评测机制内里可以精致化地定制每一次猜测时间的限定。

第二个例子是一道时序类的数据发掘比赛，我们必要用汗青数据和日记来猜测将来服务器的故障变乱。但是这类时序类比赛不停都有一个痛点，就是我们怎样去掩护测试集，防止模子提早读取到将来的数据来做猜测。为了办理这一题目，天池的流评测就限定了测试集不可读。流评测通过给模子喂数据的情势把握了模子猜测的自动权，从而保障模子无法提前打仗到将来的测试数据。

末了先容下我们客岁举行的一个呆板人比赛，这也是我们初次实验将 iros 的机器手臂赛事搬到云上举行。其时，我们面对着两浩劫题。第一，假造表现装备不具备 GPU 加快本领，导致模仿器帧率从几十帧降到线上的几帧，这严峻影响了模子服从，大概导致模子无数据可读。厥后我们本身开辟了一套集群共享的 GPU 版本假造表现装备来办理这个题目。第二个题目是评测一次必要的时间非常长，约莫要几天才气出一次结果，这对于赛题方和选手来说都是难以担当的。因此，我们借助 TCC 的分布式评测架构将选手模子镜像到多台呆板，协同完玉成量场景的评测，将几天才气评测完的使命低落到了几个小时。

TCC 与选手

实在在 TCC 的发展过程中，我们不但关注平台的技能发展，同时也会关注选手的发展。以是我们本年发布了第一本面向 AI 开辟者的 Docker 电子书。

实在，docker 技能不止应用于大赛，更渐渐成为 AI 开辟者的必备技能之一。天池成了许多开辟者第一次打仗 docker 的场景。这么多年来，我们造就了一批又一批的开辟者，造就他们的 docker 利用风俗。许多门生赛后跟我说 docker 很好用，他们在实行室已经用起来了。由于实行室每每是多个同砚共用一台服务器，各人大概利用的情况都不一样，用了 docker 各人可以互不影响。

除了电子书，我们客岁也实验发布了一个比赛工具包——ai-hub。这是一个 Python 包，并不范围于比赛，在一样平常开辟中也会常常用到，重要目标是方便各人在云端举行开辟、练习。

此中的 inferServer 模块已在大赛中得到了广泛应用。借助该模块，我们通过简朴的几句调用就可以完成模子到服务的转化。

将来，我们会继承围绕开辟者的必要开放更多功能模块，好比右边 Notice 模块。这个模块不停是我本身用的。由于练习模子是一个耗时的操纵，开始练习后我必要去忙别的事变，但是我又盼望练习非常大概练习竣事时可以或许第一时间得到关照，如许可以节流我的时间和算力，快速开始下一个实验。Notice 就提供了一个消息关照的本领，同时它也支持发送 plot 图像得手机端，由于云端每每没有表现器，想要看一下 loss 曲线大概某张图片实在是挺贫苦的，有了 ai-hub 就可以 plot 得手机端检察图表。

末了，我想讲一下 TCC 的愿景。我们盼望 TCC 是做最公正的模子评估排行，做最专业的赛事保障，筛选最良好的算法。

TCC 致力于为选手提供公平公正的比赛情况，通过技能的与时俱进和连续创新来包管赛题的权势巨子，为参赛选手提供更好的参赛体验。

盼望在各人的共同积极下，我们可以用算法办理更多现实的贸易或社会题目。

陈漠沙：人工智能基石建立——数据集

各人好，我本日陈诉的标题是《人工智能基石建立：数据集》。我会从以下两个方面来举行报告：第一部门我会团体先容一下天池数据集；第二部门我会先容下天池数据集的生态。

天池数据集简介

我们先从三组关键词提及。

第一组关键词是 AlphaGo 围棋克服李世石、主动驾驶和 AlphaFold 破解卵白质分子折叠布局。「AlphaGo 围棋克服李世石」是 16 年的一则消息，标记着深度学习技能的鼓起；近来几年，「主动驾驶」也从人类理想开始渐渐走向商用；本年年初，又有了一条很令人奋发的消息：AlphaFold 破解卵白质分子折叠布局。这些关键词的背后表现的是人工智能技能（AI）。

第二组关键词是各人比力熟知的，它实在更多是从数据层面来论述的，包罗大数据、数据技能，另有近来比力火爆的数字经济。这背后表现出的就是大数据，我们叫 Big Data。

第三组关键词包罗分布式盘算、云盘算、CPU、GPU，这背后表现的是算力，我们把它统称为 Cloud。

ABC 团体构成了人工智能的三驾马车：数据对应 Big Data，算力对应 Cloud，算法对应 AI。这三个元素之间是相辅相成的：数据规模的增长对算力提出了更高的要求；算力提拔之后又会促进算法的提拔；算法性能提拔以后又会反过来反哺数据和算力。它们团体形成了一个正向的循环，包管了技能不停的迭代发展。

在这内里，数据黑白常关键的一环，它是整个人工智能技能发展的基石。接下来我会从数据的角度来谈一下天池数据集建立的思绪以及我们的一些履历。

起首我先先容一下什么是天池。天池是阿里巴巴于 2014 年推出的、面向环球的高端数据比赛平台。颠末这么多年的发展，天池现在已经承办了 400 多场呆板学习、大数据的角逐，沉淀了 60 多万的大数据爱好者。这些开辟者分布在 98 个国家的 4300 多所高校中。可以说，天池是中国现在最大的人工智能开辟者社区。天池的角逐高出许多行业，包罗电商、金融、医疗、交通以及天然科学等多个范畴。

通过角逐入口沉淀了这么多数据集以后，我们实在在想怎么能把这些数据集更好地构造起来，让它去服务社区的开辟者。为此，我们提出了一个体系化的建立思绪。

起首来看我们的任务。我们的任务是让开辟者有时机打仗和利用大数据，运用算法办理社会大概业务题目。我们的目的是通过制作并开放阿里团体脱敏后的佳构数据集，联动第三方数据集提供方（好比高校、企业、奇迹单元）共建有影响力的 AI 科研数据平台，助力人工智能新基建发展。

从数据集的利用环境来看，实在科研占了非常大的比重。许多门生在写结业论文的时间就已经在利用天池的数据集了，许多高校也利用天池的数据集发表了一些有影响力的工作，好比在 AAAI、ACL 等国际顶级集会上发表一些论文。

讲完天池的团体概况之后，我们来看一下天池数据集在行业内里的详细应用环境。

以电商范畴为例，我们提供了覆盖广告点击率猜测、淘宝服装搭配、电商标题猜测等焦点场景的一些数据集。在天然科学范畴，我们也做了景象猜测（好比降雨量猜测）等一些关注民生的赛题数据。在交通范畴，我们有航班调理、路径规划等故意思的赛题数据。这些赛题都泉源于真实的业务场景。我们盼望通过数据来撬动算法的应用与创新，更好地推动人工智能算法在行业内里的落地与应用。

在思索数据集在行业中的代价的时间，我们提出了如许一个观点：建立行业多使命尺度数据集是人工智能技能规模化应用的条件。这一结论的得出是基于以下思索。

起首，行业在数字化转型的过程中，缺乏尺度数据集和数据集尺度，导致有些结果无法量化大概公开化评估。在本年刚颁布的「十四五规划」中，我们可以看到：在数字经济章节，国家初次提出了要建立重点行业人工智能数据集。这也呼应了我们的观点。

其次，算法模子的落地必要提拔模子的泛化本领。过往都是算法在某个特定命据集大概某个特定使命上体现优秀，迁徙到其他数据集或使命上性能就会有很大落差。怎样提拔模子的泛化本领和通用性？一个很天然的思绪就是构建一个多使命的数据集榜单大概 benchmark 来举行模子泛化本领的评估。

这两个行业痛点是我们提出行业多使命数据集背后的思索逻辑。

下图是我们在医疗范畴做的一个多使命数据集榜单工作。这是一个中文医疗信息处置惩罚挑衅榜，由中国中文信息学会医疗康健与生物信息处置惩罚专业委员会发起、天池以及其他从事医疗 AI 研究的单元共同协办，目的是建立成为医疗信息处置惩罚范畴最权势巨子的 benchmark，以促举行业的发展。

这个榜单席卷了信息抽取、医学临床试验入组／出组筛选分类、医学问答等常见的医疗 AI 使命，包罗 8 个公开的使命。榜单一经推出便得到了业界的广泛关注。到场打榜的选手包罗各大着名高校和医院科研单元。接待各人扫码到场或提出发起。

天池数据集生态

在先容完数据集之后，我来讲一下天池数据集的生态。

我们知道，光有数据集是不敷的，我们必要思索怎样发挥数据集的代价。为此，天池为开辟者创造了一站式的学、练、赛开放平台，目的是全方位地提拔开辟者、人工智能从业职员的算法程度，资助他们积聚更多实践履历。

在「学」这个板块，我们提供了天池 AI 练习营，目的是为 AI 入门玩家提供从零到一的完备学习路径。别的我们也推出了天池读书会，每周会定期约请行业大咖来给开辟者分享热门册本和实战履历，让各人学习更有服从。

在「练」这个板块，我们提供的天池 Notebook是基于阿里巴巴呆板学习 PAI 提供的 DSW 平台，提供了 IDE、盘算资源一体化的实战平台。开辟者可以在 notebook 上利用数据集，基于数据集开辟算法，也可以通过良好选手分享的办理方案来提拔本身的本领。

履历了学和练之后，开辟者们可以在角逐中一展技艺，把本身所学应用到真实应用场景的数据会合，来验证结果，好比环球人工智能技能创新大赛。

许多选手通过天池一站式的学、练、赛平台和天池数据集把握了人工智能技能。从这方面来讲，天池平台是在做一件公益性子的事变。

末了给各人提示一点，假如要利用我们的数据集去做一些研究工作，而且要发表的话，各人必要举行规范的学术引用，格式如下：

假如有研究结果发表，各人必要通过天池的公共邮箱做一个申报，来获取鼓励。

圆桌论坛：天池学长的发展分享和业务思索

Q1：阿里云天池平台现在承载了电商、金融、工业、医疗等上百种场景的赛事，已互助或服务了百余家机构，这些赛事运作也为天池平台沉淀了海量的、高质量数据集，漠沙老师能否向我们科普下天池是怎样到场这些数据集制作的？这应该是个门槛很高的事变吧？

陈漠沙：我们在做数据集的时间黑白常讲求专业性的，要求专业的人来做专业的事变。从赛题的命制到数据的收罗、标注，我们都有非常专业的团队来支持。在拿到标注数据以后，我们还会有一个非常严酷的质检流程。从而包管放出来的数据是高质量、高规格的。

Q2：以是我们可以明白天池平台的运作现实上必要大量的人力、物力、本钱，那么天池作为一个有影响力的 AI 开辟者社区，做这件事变的出发点是什么？尤其是在一家贸易公司中，对天池的利好和挑衅分别有哪些？

陈漠沙：这个题目实在让我想到了天池的初心。在 14 年的时间，大数据这个概念黑白常火爆的。我们在走访一些高校的时间也发现，许多高校都已经开设了大数据的课程大概讲座，乃至另有一些学校建立了大数据学院。但其时的一个痛点是，老师和门生实在是打仗不到企业大数据的。以是我们就在想，能不能把阿里的一些业务数据集开放给高校做科研。厥后思量到一些竞技性的因素，我们就把它做成了角逐。

在天池的发展过程中，我们发现许多复杂的算法实在还必要有比力强的算力。这些算力的本钱是比力昂贵的，对绝大部门门生来说都不太实际。因此，我们就免费开放了天池实行室，门生可以在天池 Notebook 上玩转大数据，开辟本身的算法。终极，我们是盼望把天池打造成一个学习、角逐一体化的平台。

我们盼望通过数据集更好地去服务科研和创新，同时助力传统行业举行数字化转型，让人工智能技能在业务场景中发挥更大的代价。我们的任务是让开辟者有时机打仗和利用大数据，而且通过算法来办理真实的社会、业务场景题目。天池会不停对峙本身的初心，让这个社会变得更优美。

Q3：从开放的天池平台中有劳绩的同砚应该不少，乐乐也是此中一员。你作为曾经的天池大赛冠军，如今到场天池平台的架构计划、赛题开辟、以及答辩评审等，天池平台对你有怎样的影响？特殊是如今从事天池平台自身的建立，又有哪些领会？

盛乐乐：我以为最大的领会应该是更看重模子的实用性。已往几年，我们有许多大赛并没有把模子服从作为大赛指标，但是在答辩环节常常会有专家老师扣问选手模子的推理服从，而且很看重模子服从是否满意现实应用场景的必要。因此，TCC 应用后，我们也渐渐把模子服从稽核纳入比赛指标，让更多选手能在模子计划之初就将实用性思量进来，从而推进良好算法的可落地性。比赛和现实应用不一样：在比赛内里，分数是模子优劣的唯一尺度；但是现实应用必要关注模子的实用性，包罗怎样落地、模子服从、泛化本领等。以是作为比赛平台方，我们也在不停改进我们的评测机制，从而让比赛不再只关注单一的指标。

Q4：本日收看节目标同砚除了乐乐的心路履历，肯定也特殊想相识参赛秘笈，可以给我们剧透一些吗？

盛乐乐：假如有秘笈的话，我就去打角逐了，哈哈~ 不外实在大赛也是不停循环的过程，差别的场景和数据办理的是雷同大概相似的题目，要学会使用历届大赛，把汗青大赛分类总结。好比客岁江小白的酒瓶瑕疵检测就对应了本年的广东工业瓷砖瑕疵检测。差别的场景数据，雷同的瑕疵检测题目。直接鉴戒汗青大赛的代码分享和技能文章，再认真学习下其时的答辩视频，你也可以在新的大赛中得到很好的结果。我以为这算是一条秘笈吧。

Q5：以是到场天池比赛到底必要哪些技能本领？门槛怎样？

盛乐乐：起首你必要选定一个方向，如 CV、NLP，然后找到对应的学习路径。天池平台实在也为刚入门的同砚提供了一个雷同知识树的页面。通过这个页面，你可以看到每个方向最简短的学习路径，对这个范畴有一个大抵的相识。

同时，你要学会边学边练，从学习赛开始。学习赛是我们从历届角逐中筛选出来的一些良好角逐，已经有许多先辈在学习赛内里沉淀了许多良好资料。一样平常的学习赛都会有一个 baseline，你可以从 baseline 开始，学习他们的代码，然后领悟贯通。到了正式的角逐（大概两三个月的时间），假如你能对峙下去，在正式赛内里不停地和其他同砚交换、学习，然后实验这个范畴差别的一些算法，那么两个月之后，你就会不知不觉地发现实在本身的本领已经得到了非常大的提拔。这个时间，在这个范畴内里，实在你已经有了相称丰富的履历了。

要到场天池的角逐，除了专业本领，你还要把握底子的 docker 本领，才气完成大赛的提交。这部门可以参考我前面分享的面向 AI 开辟者的 docker 电子书。实在你只必要把握怎样把本身的代码打包成镜像在云服务器上运行起来即可，不必要醒目全部的操纵，docker 是工具，满意必要即可。

Q6：我注意到刚才乐乐不停在夸大数据集的利用。看起来在天池平台上，整个的利用体验和市面上的数据集概念是有显着区别的。漠沙老师，天池在数据集的构建方面到底有哪些特点？

陈漠沙：我以为天池数据集有四个特点。第一个特点是，它是跟天池大赛联合起来的，我们也有许多独家的财产数据集在内里。第二点是安全性。由于针对差别安全品级的数据，我们会提供差别的安全计谋来包管数据的安全。数据在我们平台上的安全系数是比力高的。第三点是体系性的一站式数据集托管平台。从数据的上线、申请到后续的论文引用，我们提供的是一个一体化的体系服务。假如你的数据集有一些论文代码，你也可以借助直播等情势在天池平台上做一些解读。末了一点就是刚刚说的专业性。在数据集的建立过程中，我们会整合阿里巴巴内部及外部的一些专家资源。以我们近来推出的一个中文信息处置惩罚挑衅榜单为例，这个数据集由中国中文信息学会医疗康健与生物信息处置惩罚专业委员会发起，我们在到场过程中得到了阿里达摩院、阿里康健和夸克欣赏器等兄弟部分的资助，可以包管榜单的专业性和权势巨子性。

Q7：实在业内不停都热衷讨论的话题就是怎样让数据真实有用的同时，确保隐私和安全，这点天池是怎么做到的呢？

陈漠沙：起首肯定要器重的一个题目是数据的合规性，好比像人脸、患者电子病历等涉及生物指纹的数据我们是不能去开放的。一些医学影像的数据，固然我们平台有开放，但也是患者签订知情同意书之后才拿来做角逐的。我们背后有一个非常专业的法务团队帮我们去做考核。拿到数据以后，假如它的合规性没有题目，我们内部另有一个非常严酷的考核机制。第一道是呆板考核，用于拦截可怕、色情等不康健的内容，包管开放出去的数据集是康健合规的。开放之后，假如社区开辟者反馈说数据有题目，我们运营同砚也会第一时间去跟进、考核，发现有题目就会下架。

在技能层面，我以为阿里巴巴在数据开放层面走得是很靠前的，好比数据怎样脱敏，怎样打水印，这些研究结果已经在天池中接纳了。别的，我们还会跟进一些非常前沿的数据安全技能，好比联邦学习、区块链，不停升级我们的数据安全计谋。

末了，从平台层面来讲，盛乐乐老师提到了TCC如许一个平台。数据开放模式包罗以下几种：1）数据可下载；2）数据可见、不可下载；3）数据不可见、不可下载。针对差别的数据安全品级，TCC 会接纳差别的数据安全计谋。

综合以上三点，我们实在是能比力好地包管数据隐私和安全的。

Q8：天池平台在这方面的建立确实领先行业，信赖将来会有越来越多的开辟者通过平台相识更多技能，也一同参加平台的建立，两位老师可以给屏幕前的选手们一点寄语吗？鼓励鼓励！

盛乐乐：第一，对峙到末了才会胜利。实在我之前也到场过一场天池比赛。比赛就是逆水行舟。其时，我们是天天早上 8 点起来看排行榜更新。假如你前一天没有去更新你的结果，就是没有往前走，第二天你肯定就被别人逾越了。在排行榜上，你可以看到本日你比昨天降落多少名。以是说找到一个同舟共济的队友相互鼓励非常紧张，好比我就是很难依赖本身走到末了的一个人。

第二，对数据的明白要深入。新手每每轻易忽略数据集的紧张性而放大模子的紧张性，这是个误区。通常环境下，数据和模子花的时间要只管做到五五分。当你的模子优化碰到瓶颈时，肯定要转头看看数据。

第三，保持学习，只管多实验差别的方法。你在到场角逐的时间会碰到各种选手，各人各自用差别的方法。只管把常用的方法都跑一遍。真正地本身跑一遍之后，你才气发现每一个方法到底有什么好，有什么欠好，末了才气领悟贯通，得到最优的一个办理方案。

陈漠沙：我以为乐乐老师刚才的分享已经非常出色、非常到位了。我想从其他角度提几点要求。第一点，我盼望门生在取得好的结果之后可以或许把履历分享给我们的社区，让社区更加繁荣。第二点实在要回到天池的初心，我们是做技能公益的。我们盼望门生在到场这个角逐，通过数据集办理一些真实场景题目的时间，能有更多的思索。想一想怎样能通过技能促进国家、社会的发展。返回搜狐，检察更多

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