Hola El verano es caluroso. Los organizadores de los campeonatos de "TI" se sentaron mucho al sol, quemaron y golpearon, pero lo más importante, reunieron una nueva tarea para el próximo (ya noveno) concurso en la plataforma ML Boot Camp. El campeonato se llevará a cabo en línea dentro de un mes.
Ahora más de 10 mil especialistas están registrados en la plataforma. A menudo sucede que las tareas que aparecen en él no son para los dientes de todos (incluidos los dioses Kaggle). ¿Por qué estamos haciendo esto? Es necesario desarrollar e intentar, además, datos reales, y no una bala sintética. Las victorias vendrán con el tiempo.
La tarea que queremos ofrecerle para resolver en esta competencia es diferente de todas las anteriores. El tema de la tarea es la detección de objetos en imágenes. La declaración del problema implica que habrá imágenes en el conjunto de datos, pero, curiosamente, no lo son. Y estos no son petabytes de datos. Y ni siquiera gigabytes.
El tema es popular y, de hecho, muy importante. En la red social Odnoklassniki, como en otros productos, hay una tarea para filtrar contenido. Imagine que su hijo verá la imagen equivocada: su mundo cambiará para siempre.
Hace dos años,
Alexey Sennikov escribió
un artículo sobre cómo Odnoklassniki atrae a sus usuarios para resolver este problema. Brevemente, en un artículo, Alexey habló sobre la aplicación de juego
Odnoklassniki Moderator , en la que los usuarios de una red social clasifican las imágenes como buenas y malas, reciben varios bollos, y también comparten una forma de resolver el problema de aumentar las aplicaciones DAU (Daily Active Users) utilizando algoritmos aprendizaje automático
Por cierto, DAU ahora tiene 40 mil usuarios, y más de 1'000'000 decisiones por día. No está mal, ¿eh?
El desafío del nuevo concurso.
La red social Odnoklassniki tiene una plataforma para marcar datos. En él, los usuarios tenían la tarea de resaltar un objeto determinado en una fotografía con un rectángulo. Según las respuestas de las personas, es necesario restaurar la verdadera posición del objeto.
En la entrada, recibirá un marcado de crowdsourcing y datos en forma de todas sus etiquetas favoritas. En respuesta, solo tendrá que enviar un archivo con predicciones.
El conjunto de datos y la línea de base se publicarán el día que comience la competencia en el ML Boot Camp.
Para evaluar la solución, se utilizará la métrica mIOU (intersección media sobre unión). Si no ha encontrado esta métrica, le recomendamos que lea
un artículo al respecto.
Horario
El campeonato irá en línea. Comenzamos el 27 de junio a las 19:00, cerramos las presentaciones el 29 de julio a las 12:00. También estamos resumiendo los resultados el 29 de julio a las 13:00.
Todos los usuarios registrados en la plataforma recibirán un recordatorio por correo.
Regístrese o suscríbase al
canal @mrgchamps. En el camino, ingrese a la comunidad de participantes (
chat @mlbootcamp para 1400 personas) en Telegram para estar exactamente en el tema de todo lo que sucede.
Regalos
Donde sin ellos. En primer lugar, los mejores participantes recibirán:
1er lugar: MacBook Pro 13 ', procesador de 2 núcleos, SSD de 256 GB, 16 RAM.
2do lugar: iPhone XS Max, 256 GB.
3 ° a 6 ° lugar: Apple Watch Series 3 42 mm o Samsung Gear S3 Frontier para elegir.
7 ° - 10 ° lugar: Western Digital My Passport 4 TB.
En segundo lugar, las camisetas geniales obtendrán el 30% superior del número total de participantes.
Literatura
Para un buen comienzo en el campeonato, recomendamos leer los artículos:
- Mero: Optimizando las anotaciones de cara de crowdsourced
- Estimación de máxima verosimilitud de las tasas de error del observador utilizando el algoritmo EM
¡Ven, participa, aprende y gana!