Международная олимпиада по анализу данных IDAO пройдет во второй раз
IDAO (International Data Analysis Olympiad) создана ведущими специалистами по анализу данных для своих будущих коллег. Своей целью она ставит объединение на одной площадке аналитиков, ученых, профессионалов и начинающих исследователей со всего мира. Олимпиаду организуют факультет компьютерных наук ВШЭ и компания «Яндекс» при поддержке Сбербанка.
Что это за соревнование
«Наша цивилизация находится в той точке, когда у нас есть техническая возможность собирать и хранить большие объемы данных. Но мы до сих пор не полностью понимаем всего, что с ними можно делать. Существует явная потребность в специалистах в области машинного обучения, наук о данных, и эта потребность будет только расти. Подобные олимпиады — это отличный способ поддержать талантливых молодых людей в их стремлении стать специалистами в этой области знаний», — комментирует Дмитрий Ветров, председатель жюри IDAO, профессор НИУ ВШЭ, заведующий центром глубинного обучения и байесовских методов.
Вместе с тем методы, которые предлагаются в статьях или применяются на соревнованиях по машинному обучению, зачастую недостаточно эффективны, чтобы находить применение в реальных приложениях. Многие из них работают слишком медленно или требуют слишком большой объём памяти — их не получится использовать, скажем, в мобильном приложении. IDAO готова ответить на этот вызов. Участники будут стараться превзойти друг друга не только в качестве прогнозирования, но и в практической эффективности используемых моделей.
Сложные задачи анализа данных и дополнительные требования к производительности модели сделают IDAO привлекательной и для участников соревнований по машинному обучению, и для любителей спортивного программирования. Более того, люди с разной подготовкой — аналитики и разработчики — смогут объединяться в команды, чтобы создавать более совершенные и актуальные решения.
Этапы олимпиады
Международная олимпиада по анализу данных IDAO состоит из двух этапов. Первый, заочный онлайн-раунд состоится на платформе Яндекс.Контест с 15 января по 11 февраля 2019 года. На нём будет представлено два трека. Один — это традиционное соревнование по машинному обучению. На основании предоставленных данных с присвоенными им метками участникам необходимо будет сделать новые предсказания и загрузить их в систему автоматической проверки. Задание второго трека — придумать решение для той же задачи, укладывающееся в жёсткие рамки по времени и по используемому объёму памяти.
18 февраля 2019 года на сайте IDAO будет опубликована таблица с результатами и список финалистов. 30 команд, ставших лучшими хотя бы на одном из треков, будут приглашены померяться силами в Москву.
Второй, очный тур пройдет 4-6 апреля 2019 года, в Москве, в центральном офисе компании «Яндекс». За 36 часов соревнования участники попробуют не просто обучить модель, а создать полноценный прототип, который будет тестироваться как с точки зрения точности, так и с точки зрения производительности.
В рамках очного тура олимпиады также запланированы выступления и мастер-классы специалистов международного уровня по машинному обучению и анализу данных.
Победители IDAO получат ценные призы, и результаты олимпиады станут серьезным преимуществом для портфолио кандидата при поступлении в магистратуру факультета компьютерных наук ВШЭ.
Регистрация на олимпиаду уже открыта. Зарегистрировать свою команду можно до 28 января на сайте олимпиады.
Ветров Дмитрий Петрович
Заведующий центром глубинного обучения и байесовских методов
Вам также может быть интересно:
Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
Высшая школа экономики представляет шесть направлений олимпиады «Я — профессионал»
«Я — профессионал» — олимпиада для студентов со всей страны, открывающая доступ к миру возможностей: бонусы при поступлении в магистратуру Вышки, стажировки в партнерских компаниях (Яндекс, ВТБ, Сбер, РЖД и другие), денежные призы. VIII сезон соревнований предлагает участникам более 70 разнообразных направлений для проверки знаний и навыков. Высшая школа экономики является вузом-организатором шести из них: «Экономика», «Социология», «Урбанистика», «Бизнес-информатика», «Журналистика» и «Дизайн».
«Наша система позволяет предотвращать сбои в работе центров обработки данных»
Студент первого курса магистерской программы «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте» Константин Балцат с командой единомышленников разработали систему прогнозирования отказов жестких дисков на основе машинного обучения. С этим проектом они второй год подряд входят в число лучших на хакатоне «Цифровой прорыв». «Вышка.Главное» побеседовала с Константином о разработках инноваций и учебе в университете.
НИУ ВШЭ и ПСБ провели хакатон по ИИ для студентов ведущих вузов страны
В конце сентября онлайн-кампус НИУ ВШЭ и ПСБ организовали хакатон для студентов, которые увлекаются анализом данных, визуализацией и машинным обучением, а также студентов креативных индустрий. На хакатон зарегистрировалось 620 человек, приняло участие 428 человек из разных регионов РФ. За первое место боролись студенты лучших российских университетов, а также учащиеся из других государств. Победителями турнира стала команда из Вышки.
«В третий раз соберем на площадке ВШЭ лучших ученых и исследователей ИИ в России»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Центр ИИ 25–26 октября в Москве организуют конференцию Fall into ML 2024. Главной темой ежегодного мероприятия станут перспективы развития фундаментального искусственного интеллекта. Титульным партнером конференции выступит Сбер.
Школа по ML в биоинформатике: «отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала»
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел ежегодную летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике, слушателями которой стали более 300 человек из разных университетов, институтов и организаций. Всего на событие зарегистрировались более 800 человек. Трехдневная программа включала в себя лекции и семинары.
Перед участниками Всероссийского кейс-чемпионата откроется новое окно возможностей
Всероссийский кейс-чемпионат школьников по экономике и предпринимательству, регистрация на который продолжается до 3 октября, проводится при поддержке Сбера. Всех, кто планирует принять в нем участие, в этом году приглашают также зарегистрироваться на Школьный акселератор Сбера. А участников Школьного акселератора ждут в составе команд Всероссийского кейс-чемпионата. Рассказываем, в чем заключается интеграция кейс-чемпионата и акселератора, какие преимущества она дает.
DANO: пять причин принять участие в Национальной олимпиаде по анализу данных
Стартовала регистрация на DANO — олимпиаду для всех, кому нравится аналитика, математика и информатика. Заявки принимаются до 2 октября. Заполнить регистрационную форму и узнать подробности можно на сайте. В прошлом году состязание объединило тысячи участников со всей России. Лучшие из них получили преференции при поступлении в ведущие вузы, а также возможность стажироваться в одной из крупнейших экосистем страны.
Ученые НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции
Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах. Исследование проводилось на примере субъектов Приволжья. Результаты опубликованы в журнале HSE Economic Journal.