Suatu hari, final hackathon untuk pengembang AI / ML,
RAIF Hackathon , berlangsung, para peserta menyelesaikan masalah perusahaan mitra. Di bawah potongan laporan foto kami dan sebuah cerita pendek tentang proyek pemenang.
Pertama-tama, atas nama panitia penyelenggara acara, kami mengucapkan terima kasih kepada semua peserta hackathon atas pekerjaan mereka dan solusi yang disajikan dan, tentu saja, atas umpan baliknya! Dia banyak, sejak awal. Itu berbeda: kadang-kadang kami hanya mengajukan pertanyaan rumit, kadang-kadang mereka menyatakan keraguan. Terkadang ada banyak emosi J, tapi kami sangat berterima kasih kepada para peserta atas perhatian mereka. Karena mereka tidak memberi kami keturunan dan memotivasi kami untuk menjadi lebih baik.
Untuk bagian kami, kami mencoba mempertimbangkan permintaan masuk akun - di suatu tempat kami tidak setuju, tetapi di suatu tempat kami maju. Jadi, misalnya, kami membuat dua gelombang untuk penyediaan karya dalam nominasi dari Utkonos dan Rosreestr.
Juga, banyak yang mengeluh tentang ketidaknyamanan tabel XML dalam bentuk data Rosreestr yang disediakan, jadi kami membuat solusi awal di mana salah satu skrip melakukan penguraian kasar tabel ini.
Dan sekarang tentang hasilnya. Kami menerima 322 aplikasi untuk partisipasi dari pengembang dari berbagai kota di Rusia dan proyek terpilih. 42 tim pergi ke final dalam nominasi dari NMLK, 4 tim bertarung dalam nominasi dari Utkonos dan 5 tim dalam nominasi dari Rosreestr.
Final - bagaimana itu
23 Oktober. Meskipun awal hackathon dimulai, pada pukul 8.30 pagi, mayoritas peserta tidak hanya datang, tetapi telah lama duduk untuk mengantisipasi dimulainya kompetisi.
Pada jam 9 semua orang diberi flash drive dengan data tambahan, dan selama 3 jam dan 40 menit berikutnya mereka semua mulai bekerja.
Sebagian besar memilih kursi di meja, beberapa lebih suka duduk di sandaran.
Sangat mengherankan bahwa tidak semua tim yang memecahkan masalah Rosreestr mengambil data yang disediakan: beberapa mulai memecahkan masalah yang lebih abstrak dengan merujuk pada data perusahaan pihak ketiga.
Ingatlah bahwa ada tiga tugas di hackathon: satu dari NLMK - untuk mempercepat produksi baja canai, papan peringkat klasik yang diperbarui secara teratur digunakan di sini; dan dua tugas kreatif dari Utkonos dan Rosreestr: analisis permintaan barang dan perkiraan nilai kadaster real estat. Itu dituntut tidak hanya untuk memberikan solusi, tetapi juga untuk melindungi pekerjaan mereka di hadapan juri. Baca lebih lanjut tentang kondisi tugas di
sini .
Ketika waktu yang dialokasikan untuk pembangunan berakhir dan para peserta makan, tahap presentasi proyek untuk menyelesaikan masalah Platypus dan Rosreestr dimulai. Setiap tim untuk melindungi pekerjaan dialokasikan 5 menit.
Tiga tim mengusulkan solusi mereka untuk masalah Utkonos:
Tugas Rosreestr diselesaikan oleh lima tim:
Setelah semua presentasi, juri pergi untuk berpikir.
Dan akhirnya, pemenang diumumkan di masing-masing dari tiga nominasi.
Dalam nominasi NLMK, kemenangan ditentukan oleh indikator absolut - akurasi prediksi maksimum model ML. Sebagai hasil dari perjuangan yang pahit, tim Keksik menang.
Platypus lebih suka keputusan tim dengan nama berbicara Bantuan The Platypus. Pesertanya berfokus pada analisis kelompok produk terkait dan kelompok produk pengganti. Efektivitas biaya dari solusi juga dievaluasi.
Dan Rosreestr paling menyukai keputusan tim r_test. Mereka melakukan analisis mendalam terhadap data eksternal dan menggunakan parameter seperti jarak ke stasiun kereta api terdekat, kolam, dan tempat menarik (POI).
Selamat lagi untuk semua peserta dan pemenang!
Di akhir hackathon, bagian teknis dipandu oleh Victor Kantor, penulis kursus Data Mining in Action. Ilmuwan, matematikawan, dan pakar dari Ilmu Data dari perusahaan-perusahaan Rusia terkemuka berbagi pengalaman dan kasus terbaru di bidang ML / AI.
Konstantin Vorontsov (
MIPT ) berbicara tentang representasi vektor tematik dari teks, grafik dan data transaksional.
Emeli Dral (
Mechanica.AI ) membuat presentasi tentang kecerdasan buatan di bidang produksi, yang sangat menarik setelah tugas dari NLMK untuk mengoptimalkan proses produksi dalam hackathon.
Nikolai Knyazev (
Jet Infosystems ) membandingkan metrik bisnis dan metrik pembelajaran mesin. Memilih metrik yang tepat adalah salah satu parameter yang menentukan pemenang dalam nominasi Utkonos.
Alexey
Dral (Tim BigData) membahas topik pelatihan massa tentang Big Data.
Dmitry Bugaychenko (
Odnoklassniki ) memperkenalkan audiens untuk membangun showcase konten menggunakan analisis data streaming dan pelatihan penguatan.
Alexey Katkevich (
Jet Infosystems ) membagikan kepada peserta bagaimana cara mentransfer ML-model ke produk,
Dan Evgeny Burnaev (
Skoltech ) memberikan kasus untuk mendeteksi anomali dan memprediksi kegagalan transportasi.