Eso depende de dónde estés y de por qué estás haciendo competiciones.
¿Estás en la escuela de posgrado, tratando de mantenerte relevante en el aprendizaje automático porque tu supervisor quiere que hagas algo más? Es un equilibrio delicado (por experiencia personal) … no te olvides de tu investigación. Solo tú puedes encontrar el equilibrio aquí.
¿Estás trabajando y quieres seguir aprendiendo? De nuevo, tienes que encontrar el equilibrio.
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¿Estás tratando de conseguir un trabajo? Bueno, Kaggle y otras competiciones pueden ayudar. No esperes que las personas se sientan realmente impresionadas a menos que califiques muy bien. Incluso entonces, respalde los resultados de su competencia con análisis del mundo real. Del tipo que podrías hacer en un trabajo real. Nuevamente, el saldo depende de usted, pero invierta en problemas de análisis de datos del mundo real.
¿Estás tratando de ganar? ¿Por el dinero? A menos que sea realmente bueno, o ya tenga un huevo de ahorros, es probable que Kaggle no pague lo suficiente. Especialmente porque podrías pasar mucho tiempo en él, ser el número 1 en la tabla de clasificación pública, y posiblemente ser superado en el último minuto, o descubrir que has estado jugando en la tabla de clasificación pública y que tu sistema tiene un rendimiento pobre en los datos de reserva final .
Realmente depende de la competencia, sus conocimientos y habilidades, y sus razones para competir. Ninguna competencia es exactamente igual, y los competidores también serán variados. Esta pregunta solo puede ser respondida por usted, caso por caso. Pero espero haber dado alguna perspectiva, especialmente si estás tratando de conseguir un trabajo o lo estás haciendo por dinero.
