Привет, Хабр! Совсем скоро в Москве и Санкт-Петербурге будут проводиться хакатоны, посвященные AI.

Искусственный интеллект не в первый раз становится предметом хакатона, потому что решения, которые можно построить с его помощью, ограничены по сути только фантазией и умением команд.

В этот раз задачи ставят:

  • Газпром нефть
  • Центр речевых технологий
  • Протек
  • BestFit.ai
  • Робомед

Но обо всем по порядку.

Газпром нефть


Компания с 2016-го года ведет подробное логирование транзакций клиентов – оплату по картам бензина и товаров, продающихся в небольших магазинах на территории АЗС.

Участникам для работы будет доступно около 1,5 Гб данных.

А вот что нужно будет сделать:

Прогнозирование оттока клиентов


Санкт-Петербург

C помощью предоставленных данных создать алгоритм, который сможет выявлять среди клиентов тех, кто планирует перестать заправляться на АЗС «Газпром нефть». То есть, необходимо создать прогностическую модель пользователя с горизонтов в 1 месяц. Из представленных командами вариантов будет выбран 1 лучший.

Кластеризация клиентов на основе покупки нефтепродуктов и поиск закономерностей потребления сопутствующих товаров и услуг


Санкт-Петербург

Нужно проанализировать и создать максимально возможное количество сегментов Клиентов на основе покупки нефтепродуктов.

Для каждого из выделенных сегментов найти специфические закономерности потребления сопутствующих товаров и услуг.

Dataset — транзакционный поток продаж сети АЗС «Газпром нефть», который вы используете для решения кейса.

  • Продажи НП
  • Продажи СТИУ объединенные в номенклатурные группы

Задание состоит из двух частей:

  1. Найти максимальное количество закономерностей в покупке нефтепродуктов и разделить клиентов на сегменты на основе каждой закономерности
  2. Внутри сегментов клиентов из пункта 1 найти максимальное количество закономерностей размера и факта покупки \ непокупки сопутствующих товаров с детализаций до «Номенклатура ЕКТУ Подгруппа 4»

Задание для Москвы


Москва

Подробности будут известны после 12-го марта.

Центр Речевых Технологий


Работа предстоит с данными, полученными с камер наблюдения за пешеходными переходами

Интеллектуальная система визуального контроля


Санкт-Петербург

Нужно создать «умную камеру наблюдения». Она должна следить за движением пешеходов и транспортных средств, фиксировать нарушения — превышения скорости, движение на красный свет, аномальные траектории движения

Протек


Построение рейтинговой системы


Москва

Система будет использоваться для рейтинга производителей лекарственных препаратов. Основанием послужат письма об изъятых лекарствах с учетом причин изъятия, отзыва и прекращения обращения.

Информация не предоставляется в готовом виде – вместо этого дается список открытых источников.

BestFit.ai


Необходимо разработать модель классификации изображений автомобилей по характеристикам восприятия их человеком


Москва

Разработка модели классификации изображений автомобилей по различным характеристикам, связанным с особенностями восприятия дизайна автомобиля человеком. Задача на пересечении машинного обучения и нового научного направления — цифровой психологии. Решение будет разрабатываться на основе реальных данных из нашей экспериментальной базы BestFit.ai

На входе дается набор автомобилей (бренд — комплектация — модель, по 2 фото для каждого, вид сбоку и спереди). Также дается вектор значений разных характеристик восприятия автомобилей человеком, при этом названия этих характеристик закодированы, в значениях каждой из них будет шум.

Части автомобилей, которые связаны с той или иной характеристикой, не размечены на фото.

Нужно самостоятельно выявить эти важные сегменты.

РобоМед


Компания представит 2 задания, по одному на Москву и Санкт-Петербург. Направление – анализ датасета обезличенной выборки медицинской тематики.

Где и когда


Санкт-Петербург


9-11 марта (прием заявок окончен)
Газпром нефть
Виленский пер., дом 14

Москва


16-18 марта (сбор заявок на участие – до 14 марта)
Коммуна ВЭБ
2-й Донской проезд, д.9

Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут.

Комментарии (0)