¿De qué manera las competencias de minería de datos y aprendizaje automático ayudan / restan valor a estos campos académicos y sus aplicaciones comerciales?
- Los concursos sirven como un filtro y un mecanismo de clasificación para la enorme cantidad de trabajos de investigación aplicada. En mi opinión, este enfoque es mucho más eficiente que la revisión por pares o el recuento de citas para evaluar la calidad del trabajo de investigación.
- Concursos bien organizados y publicitados, como el Premio Netflix, permiten a los investigadores probar sus teorías de forma reproducible con una métrica objetiva y cuantificable (como la puntuación RMSE) en datos reales. Ahorra tiempo al intentar reproducir y / o mejorar el trabajo de otros y proporciona una guía clara sobre qué métodos funcionan y vale la pena investigar más a fondo.
- Las mejores teorías siempre surgen de problemas del mundo real. Es demasiado fácil para los académicos quedar absortos en sutilezas matemáticas o en generalizaciones elegantes pero infundadas y abstracciones sofisticadas. Cuando conoces a un investigador de aprendizaje automático que estaba publicando activamente en 2007-09, siempre pregúntales “¿Cuál fue tu mejor RMSE?”.
