图像分类是将一张图片分类到预定义的类别中的机器学习任务。

在 Kaggle 竞赛中，比如 “Dogs vs. Cats” 竞赛，参赛者需要训练一个模型，来准确地识别出一张图片是一只猫还是一只狗。这类竞赛中常用的算法包括卷积神经网络（CNN）和深度学习等。

文本分类是将一段文本分成预定义的类别中的机器学习任务。

在 Kaggle 竞赛中，比如 “Spooky Author Identification” 竞赛，参赛者需要训练一个模型，来识别出一篇文章的作者是谁，基于作者的文本风格。这类竞赛中常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习等。

目标检测是在一张图像中，检测出所有物体的位置和类别的机器学习任务。

在 Kaggle 竞赛中，比如 “RSNA PneumoniaDetectionChallenge” 竞赛，参赛者需要训练一个模型，来识别 X 光图像中肺炎的位置和类型。这类竞赛中常用的算法包括 YOLO 和 RCNN 等。

语音识别是通过机器学习算法，将语音信号转化为文字的机器学习任务。

在 Kaggl 竞赛中，比如 “Tensor FlowSpeechRecognitionChallenge” 竞赛，参赛者需要训练一个模型，来识别一个音频文件中所说的单词。这类竞赛中常用的算法包括循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等。

时间序列预测是通过历史数据，预测未来的趋势和变化的机器学习任务。

在 Kaggle 竞赛中，比如 “Web Traffic Time Series Forecasting” 竞赛，参赛者需要训练一个模型，来预测一个网站的未来访问量。这类竞赛中常用的算法包括 ARIMA（自回归集成移动平均）和 LSTM（长短时记忆网络）等。

自然语言处理是使用机器学习算法处理自然语言文本的任务。

在 Kaggle 竞赛中，比如 “Quora Insincere Questions Classification 竞赛，参赛者需要训练一个模型，来判断一个问题是否具有恶意或不真诚的意图。这类竞赛中常用的算法包括词袋模型、循环神经网络（RNN）和 BERT 等。

结构化数据是指由行和列组成的数据集，每列的类型是已知的。

在 Kaggle 竞赛中，比如 “Home Credit Default Risk” 竞赛，参赛者需要训练一个模型，来预测贷款用户是否会在未来违约。这类竞赛中常用的算法包括随机森林、支持向量机（SVM）和 XGBoost 等。

强化学习是通过不断与环境交互来学习如何进行最优决策的机器学习任务。

在 Kaggle 竞赛中，比如 “Halite” 竞赛，参赛者需要编写一个机器学习程序，来控制一艘宇宙飞船收集矿石并与其他玩家竞争。这类竞赛中常用的算法包括 Q-Learning 和 Deep Q-Learning 等。