TensorFlow

TensorFlow是谷歌大脑的第二代机器学习系统。TensorFlow的底层核心引擎由C++实现，通过 gRPC 实现网络互访、分布式执行。虽然它的Python/C++/Java API共享了大部分执行代码，但是有关于反向传播梯度计算的部分需要在不同语言单独实现。目前只有Python API较为丰富的实现了反向传播部分。所以大多数人使用Python进行模型训练，但是可以选择使用其它语言进行线上推理。来源：维基百科

实时奖金

人脸关键点检测(五点)

奖金池 ¥ 10,000

这些图片是用亚马逊机械土耳其人手工标注的，以精确定位眼睛、鼻子和嘴。最终的数据集包括40000个图像，其中主要面部组件的注释高度准确、详细和一致。
困难
人脸关键点检测
TensorFlow
5508

实时奖金

测测星座文本分类

奖金池 ¥ 1,000

首次由测测星座提供文本分类数据，致力于发掘在当下的AI时代为娱乐产业赋能升级的最佳解决方案。目前测测已经发展成为中国最大的移动星座社区，积累了近千万的个人档案数据，构建了全闭环、高频率、语音化的在线咨询服务场。
中等
文本分类
TensorFlow
1990

实时奖金

手部图像性别分类和生物识别

奖金池 ¥ 20,000

这是一个由190名受试者，年龄在18-75岁之间收集的11,076张手部图像（1600 x 1200像素）。要求每个受试者打开并关闭他的右手和左手的手指。每只手都从背侧和掌侧拍摄，背景均匀，并与相机大致保持相同的距离。存在与每个图像相关联的元数据的记录，其包括：（1）主题ID，（2）性别，（3）年龄，（4）肤色，以及（5）捕获的手的一组信息，指的是手部图像是否包含配饰、指甲油或不规则。本数据由 Mahmoud Afifi 提供。
中等
图片分类
TensorFlow
3266

实时奖金

动植物图像分类预测

奖金池 ¥ 1,000

该数据集下包含俩类图像集，动物和植物。这是一个简单的二分类预测练习赛，通过建立模型准确预测动物和植物的图像类别。
简单
图像分类
TensorFlow
1219