• Главная
  • Контакты
Подписаться:
  • Twitter
  • Facebook
  • RSS
  • VK
  • PushAll
logo

logo

  • Все
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За сегодня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За вчера
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За 3 дня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За неделю
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За месяц
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За год
    • Положительные
    • Отрицательные
  • Сортировка
    • По дате (возр)
    • По дате (убыв)
    • По рейтингу (возр)
    • По рейтингу (убыв)
    • По комментам (возр)
    • По комментам (убыв)
    • По просмотрам (возр)
    • По просмотрам (убыв)
Главная
  • Все
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За сегодня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За вчера
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За 3 дня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За неделю
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За месяц
    • Положительные
    • Отрицательные
  • Главная
  • GoTo Data Science Challenge 2: гранты на летнюю школу

GoTo Data Science Challenge 2: гранты на летнюю школу +5

24.04.2017 10:17
bibilov 0 1800 Источник
Промышленное программирование*, Программирование*, Машинное обучение*, Python*, Блог компании Школа GoTo

Мы анонсируем конкурс для получения грантов в рамках направления по анализу данных и машинному обучению летних школ GoTo. К участию приглашаем школьников и младшекурсников. В качестве задания предлагается kaggle-соревнование от Quora, в котором необходимо построить модель для определения вопросов-дубликатов.


image


Под катом описание условий задачи, ссылки на полезные материалы и пример простого решения.



Модель по определению одинаковых по сути вопросов можно использовать в форумах, техподдержке, онлайн-консультациях и т.д., например, чтобы не плодить одинаковые темы или автоматически отвечать на популярные вопросы. Собственно говоря, довольно полезная история.


В первом приближении эту задачу можно решать в постановке бинарной классификации – по паре вопросов учиться предсказывать, являются ли они дубликатами или нет. Тогда начинает работать стандартный сеттинг машинного обучения – обучение с учителем. Размеченные пары для обучения предоставлены организаторами соревнования, и нам достаточно выполнить два шага: сгенерировать по парам вопросов признаки, а затем выбрать их и обучить классификатор.


Одно из самых простых решений — поверить, что вопросы являются дубликатами, если они состоят из почти одних и тех же слов (модель bag of words). Тогда признаковое описание для одного вопроса – вектор из частот вхождений слов.
Пример решения с такими признаками и логистической регрессией можно найти по здесь.


Дальнейшее развитие решения ограничено только вашей фантазией:


  • можно по-разному предобрабатывать текст (выбрасывать частотные слова, использовать стемминг);
  • использовать не частоты, а tfidf, брать представления слов из предобученного word2vec;
  • обучать на этом всем деревья, нейросети, строить ансамбли моделей.

Больше примеров можно найти ниже:


  • Форум данного соревнования на Kaggle,
  • Описание возможностей библиотеки NLTK,
  • Вводные материалы по машинному обучению от нашей школы, возможно, тоже помогут тем, кто только начинает разбираться в этих темах.

Чтобы подать заявку на грант нужно выполнить следующие шаги:


  • Подать заявку на участие до 20 мая на сайте школы с пометкой "Хочу грант" и получить детали проведения конкурса.
  • Принять участие в kaggle-соревновании, в нике для рейтинговой таблицы добавить суффикс [GoTo].
  • Постараться оказаться как можно выше в итоговой таблице.
  • До 4 июня отправить свой ник в таблице и исходный код в формате jupyter тетрадки с комментариями о том, что и почему вы сделали, какие идеи улучшили качество модели, а какие нет, и как вы это проверяете. Если претендуете на денежный приз от Quora, код можете выслать по окончанию конкурса.

По итогам несколько участников получат полные гранты (бесплатное участие), показавшие достойные результаты – частичные гранты. Подробнее в письме, которое будет выслано после регистрации.


О школах:


image


13 – 26 июня, 1 – 14 июля, 16 – 29 августа в 100 км от Москвы пройдут летние проектные школы GoTo для старшеклассников и младшекурсников, интересующихся прикладным программированием, анализом данных, биоинформатикой, информационной безопасностью, интернетом вещей с робототехникой. Участник каждой школы получает возможность реализовать проект или провести исследование, работу над проектами курируют преподаватели лучших университетов и эксперты ведущих компаний.
В рамках отбора проводятся конкурсы на бесплатное участие по каждому направлению: прикладное программирование, hardware, анализ данных, информационная безопасность, биоинформатика. Анонсы остальных конкурсов выкатим в ближайшее время.


Все вопросы или предложения можно присылать на school@goto.msk.ru.

Поделиться с друзьями
-->

Комментарии (0)

МЕТКИ

  • Хабы
  • Теги

Промышленное программирование

Программирование

Машинное обучение

Python

Блог компании Школа GoTo

анализ данных

машинное обучение

летняя школа

проектный подход

хакатон

Kaggle

обучение

грант

конкурс

школьники

студенты

СЕРВИСЫ
  • logo

    CloudLogs.ru - Облачное логирование

    • Храните логи вашего сервиса или приложения в облаке. Удобно просматривайте и анализируйте их.
Все публикации автора
  • GoTo Data Science Challenge 2: гранты на летнюю школу +5

    • 24.04.2017 10:17

    Гантель как орудие ума +4

    • 28.03.2017 09:23

    Весеннее обострение: проектная школа в Иннополисе, методический интенсив и митап по инфобезу +6

    • 22.03.2017 10:00

    «Программист — Аналитическое мышление = 1С программист» и другие результаты GoToHack +4

    • 27.12.2016 12:10

    Проекты школы GoTo: рекомендательная система для новостного портала +10

    • 19.10.2016 11:45

    Городской АД: школьники и студенты +6

    • 14.07.2016 10:10

Подписка


ЛУЧШЕЕ

  • Сегодня
  • Вчера
  • Позавчера
10:05

Gothic в 2026 году: гайд по запуску +3

07:19

Управление проектами: 20 самых интересных публикаций за 2 недели +1

04:53

Считаем ударную волну ядерного взрыва: простая симуляция на Python по формуле Седова +1

09:56

Обнаружены секретные форумы Роя агентов OpenAI по всему интернету: почему это плохая новость +4

12:09

Как несколько килобайт могут замедлить весь интернет +3

07:00

Один пользователь зарегистрировался у вас четыре раза, и все четыре легально +1

04:14

Найти ПДн, замаскировать, развернуть копию: большой разбор открытого pg_anon +1

09:04

IDM на максималках: как управлять доступами к 1500 систем Яндекса и не стать бутылочным горлышком +19

09:04

IDM на максималках: как управлять доступами к 1500 систем Яндекса и не стать бутылочным горлышком +10

13:15

Что умеет ассистент по умолчанию на Android — на примере Алисы AI +8

12:32

Плагины в Picodata +5

10:26

Гетерогенный lookup: как одна фича C++ сделала драйвер проще, чище и быстрее, чем на C +5

09:43

Кэши, режимы нагрузки и ловушка среднего, или Почему storage-бенчмарки врут +4

09:01

Fourier Nova 5000 — удивительный планшет из 2006 года +4

15:25

14 причин, почему робототехника — это сложно +3

09:41

Как рассчитать радиолинию? +3

16:40

Компонентные токены за 15 минут вместо двух дней с помощью ИИ: пошаговый процесс и подводные камни +2

15:00

Лендинг выключили три года назад. Запись в DNS осталась, и указывает она теперь на чужой проект +2

14:25

Если ваш админ — самурай, или История восстановления очень нужных данных +2

13:02

Простые цоколи ретрорадиоламп +2

09:45

Open Source IP камера на основе Raspberry Pi +2

07:34

Почему профессиональная GPU стоит впятеро дороже игровой с той же начинкой +2

07:00

Вы удалили ключ следующим коммитом. Из репозитория он никуда не делся +2

15:07

Как мы внедрили Knip в Angular-проект: от настройки до CI/CD +1

14:35

30 млн рублей сгорели на складах Wildberries. Компенсации нет, зато выросла комиссия +1

11:37

Мой тур по играм +1

08:05

Самый первый «Цифрал». Изучаем раритетный оптический считыватель ключей +1

  • Главная
  • Контакты
© 2026. Все публикации принадлежат авторам.