1、kaggle
介绍：
2、drivendata
介绍：
官网链接：https://www.drivendata.org/competitions/
3、CodaLab
介绍：
官网链接：https://competitions.codalab.org/
4、Challengedata
介绍：Challenge Data 是由巴黎高师（ENS）主持的数据科学竞赛，它主要面向欧洲地区，支持英语和法语。由于巴黎高师在数学领域的一贯坚持，目前它的竞赛方向偏重监督、分类和回归问题。同时也因为各类数据来自创业公司、创新公司、医疗中心、科学实验室，Challenge Data的竞赛题更注重实际应用。
官网链接：https://challengedata.ens.fr/en/home
5、crowdAI
介绍：
6、numer.ai
介绍：
官网链接：https://numer.ai/homepage
7、SIGNATE
介绍：
官网链接：https://signate.jp/
8、Analytics Vidhya
介绍：
官网链接：https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/
9、TechGig
介绍：
官网链接：https://www.techgig.com/challenge
10、HackerEarth
介绍：
官网链接：https://www.hackerearth.com/zh/challenges/
11、NIPS 2018 Competition Track
介绍：
官网链接：https://nips.cc/Conferences/2018/CompetitionTrack
12、GECCO 2018 Competition
介绍：
官网链接：http://gecco-2018.sigevo.org/index.html/tiki-index.php?page=Competitions
13、Grand Challenges in Biomedical Image Analysis
介绍：
官网链接：https://grand-challenge.org/challenges/
14、Kelvins
介绍：
15、Unrestricted Adversarial Examples Challenge
介绍：
官网链接：https://github.com/google/unrestricted-adversarial-examples
16、AI Challenger 全球AI挑战赛2018
介绍：
17、Open MIC
介绍：
官网链接：http://users.cecs.anu.edu.au/~koniusz/openmic-accv18/
18、The SpaceNet Challenge Round 4
介绍：