【新智元導讀】踏實低調、不愛看書、痴迷科研還有點00後的小調皮和小叛逆，這位不到18歲的楊樂涵同學，接觸機器學習不到一年，10個月拿下Kaggle Master。又一位別人家的小孩！更多精彩AI資訊、話題，請瀏覽新智元和群。

踏實低調、痴迷科研，還有點00後的小調皮和小叛逆，這是不到18歲的楊樂涵同學給人的印象。

今年6月份，他拿到了自己的第一塊Kaggle金牌，同時也成功晉級到了Kaggle Master。

此時，距離他第一次知道Kaggle僅僅10個月，距他第一次正式接觸機器學習也才不過一年的時間。

作為一名高中生，他身上有著國內00後的典型成長縮影，但更亮眼的是他不平凡的學習之路以及個人性格特點。

接觸楊樂涵源於一次偶然的機會，一位朋友介紹他："高中生"、"Kaggle金牌"、"CV方向"、"發過不錯的Paper"，這些關鍵詞堆疊在一起，很容易讓人聯想到兩個字：天才。

"天才是別人的恭維"

楊樂涵有著這個年齡少有的低調和清醒，當被問道是不是經常有人拿"天才"形容他時，他酷酷地回道"誇天才不都是恭維的話嘛"。

他對自己的描述是"成都實驗外國語學校的一名學渣高中生。"

目前他已經離校，專心在華科做Intern，馬上要去澳洲讀CS。

"之前在校的時候我也就是那種下課就跑到B班去搞電腦的那種學生（我們學校英語課分AB班，大多數時候B班就是空著的），下課或是晚飯時間就去聽聽網課，然後時間多的話就再打打Kaggle（不過一般我還是在周末才碰kaggle的）。這還是要感謝我第一個班主任允許我帶電腦來學校，當然第二個班主任比較凶我還是偷偷帶了的。然後上個寒假的時候我就在華科第一次系統地做了做科研，在CCFAI發了我的第一篇paper，然後就導致了我寒假作業一個字沒寫哈哈哈哈。"

叛逆堅持，終遇伯樂

對於機器學習，他其實是一年前才開始正式接觸的。

從小學三年級開始，楊樂涵就一直在學校的科技小組做一些電子類的東西，四年級參加機器人比賽接觸到編程，初中之後在成都科協的推薦下加入了一個創客空間，在家人的反對下"摸爬滾打"了幾年。

他說自己曾經偷偷買了總共十多個手機來學習和練習編程，但最終都被爸媽沒收了。

高一結束後的暑假他參加了創新工場的DeeCamp（筆試剛好考到最低面試線），才正式開始接觸機器學習。

楊樂涵表示自己最大的機遇就是DeeCamp。"開營的第一個晚上我被邀請到和主辦方在一張桌子就餐，然後就認識了我現在的何老師，當時我也沒有任何學術的造詣，甚至都還沒怎麼入門，但何老師主動地告訴我她可以帶我做科研，於是才有了後面的故事。"

他口中的何老師，指的是華中科技大學計算機學院的何琨教授。（她是中國計算機學會的高級會員，主要研究領域為NP難度問題的現實求解 ，數據挖掘與高維數據 。）

"我覺得對我影響最大的就是何老師，她把我帶進科研，又給我引路，能願意指導高中生的教授真的不多。然後就是世界各地參加Kaggle的一群朋友，在每次比賽中真的可以從他們的身上學到很多，Kaggle真是一個提升自我的好地方。"

十個月，拿下Kaggle Master

"我是十個月前才知道Kaggle的，當時是看著那麼多獎金才想去參加的（雖然後面發現能拿塊牌就不錯了還想什麼獎金）。認真參加的kaggle可能就那麼三四場吧，我主要是做CV，然後前段時間也做了一個audio的比賽。因為自己比較懶，我一般是看到有人發布一個比較好的baseline我才會去參加這個比賽，然後就從各個方面去找solution，最後再融合，步驟雖然簡單，但是要花費大量的時間和腦細胞。"

他說最早自己組團才開始打Kaggle的時候就是在leaderboard上一個一個發郵件去抱大腿，後面就認識了現在組隊次數最多的隊友Iafoss和Khoi。

"我最近成為Master之後才加入了華人Master社區，相信以後會有很多機會和這個社區內的大佬們合作。同齡人的話有一些但是不多，比如AL大佬就是目前kaggle高中生中排名最靠前的（他馬上去CMU了）"

當被問到"遇到問題一般怎麼解決？有沒有一些通用的思維可以分享？"時，他表示問題肯定會經常遇到。

"以前剛入門的時候代碼經常跑不通，那就不睡覺嘛，跑通就完事兒，硬著頭皮死磕。現在代碼不存在什麼問題了就是會遇到一些思路問題，比如做Kaggle的時候經常什麼招都用盡了分還是提不了，那就真的別做了，自己做下去也沒用。。。多去詢問下套套瓷或者再找個隊友加入幾個人的思路一匯合就開闊了。"

"Kaggle上的Discussion和Public Kernel這兩個功能是在賽中非常實用，從discussion裡面獲取最新信息和方向以及一些小tips，kernel也是一樣的，可以看到別人分享出來的解決方案。Kaggle的免費計算資源也真是一大福利，可持續運行9小時免費的P100顯卡和cpu可以基本完成小項目小模型的訓練。"

相較於寫paper，楊樂涵說打Kaggle最大的收穫就是經驗，因為有實戰才能真正深入這個領域。雖然都有研究性質，但Kaggle會在每次submit之後給到分數和名次的反饋，會比做paper的實驗更興奮，就像遊戲一樣讓你上癮～

不愛看書，鍾愛科研

當被問到：最喜歡的一本書？為什麼？

楊樂涵：不喜歡看書.

他表示自己的知識主要還是靠自學，每天早上起床會刷刷Twitter、看看公眾號來關注業內動態。

談到未來的打算時他說"還在考慮去USYD還是UTS，兩個學校都有很強的教授。以後的領域當忽不會變，但方向我應該會偏向更理論一些。"

"未來工作我主要還是想留在高校做學術，如果是非要選擇公司的話當然是Google啦（小時候的夢想）。工作方向的話便research，不太願意去做工程。"

當被問到：生活中有哪些愛好？怎麼平衡愛好與學習？

楊樂涵：高中的時候愛好就是計算機，但計算機成為專業之後貌似還真沒什麼其他愛好了。

最後他表示"自己在數學比較不足，沒經過系統的數學學習，科研的時候經常被數學限制，所以我也在考慮本科專業我是選Maths還是Statistics或者CS。"

本文授權轉載自公眾號：圖靈TOPIA（turingtopia）

?♂?AI實踐者聯盟招募盟友了?♀?

入群方法：

AI實踐者聯盟社群

填寫問卷調查

複製「暗號」

回復小助手

Done！

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！