В феврале-марте 2019 года проходил конкурс по ранжированию ленты социальной сети SNA Hackathon 2019, в котором наша команда заняла первое место. В статье я расскажу про организацию конкурса, методах, которые мы попробовали, и настройках catboost для обучения на больших данных.
Рубрика «mlbootcamp»
SNA Hackathon 2019
2019-04-09 в 9:10, admin, рубрики: catboost, mlbootcamp, ok.ru, sna, машинное обучение, ХакатоныСезон чемпионатов 2019 открыт! Стартует SNA Hackathon аля ML Boot Camp 8
2019-02-07 в 14:44, admin, рубрики: big data, Competition, data mining, data science, machinelearning, mlbootcamp, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, ненормальное программирование
Привет!
Многие из читателей уже знают, что мы стараемся постоянно проводить различные IT-чемпионаты по самым разным тематикам. Только в прошлом году провели более 10 разных крупных соревнований (Russian AI Cup, ML Boot Camp, Технокубок и другие). В них приняло участие не менее 25 000 человек, а с 2011 года — более 150 000.
Если вы только сейчас узнали об этом, то поздравляем: именно с этой минуты вы стали частью большого сообщества людей, участвующих в наших соревнованиях и обменивающихся опытом друг с другом. Уже сейчас вы можете присоединиться к Telegram-группам сообществ по искусственному интеллекту, спортивному программированию, высоконагруженным проектам и администрированию, машинному обучению и анализу данных. Это поможет вам быстрее втянуться в серьёзную тусовку!
Итак, перейдём к делу. Сегодня, 7 февраля, мы рады открыть новый сезон чемпионатов 2019 года. И начнём с уже восьмого соревнования по машинному обучению и анализу данных, проводимого на специализированной платформе ML Boot Camp (наш аналог Kaggle) — SNA Hackathon, или ML Boot Camp 8 (как вам удобнее).
Читать полностью »
ML Boot Camp V, история решения на 2 место
2017-08-09 в 7:19, admin, рубрики: mlbootcamp, python, машинное обучение, спортивный анализ данныхВ данной статье я расскажу историю о том, как решал конкурс ML Boot Camp V “Предсказание сердечно-сосудистых заболеваний” и занял в нём второе место.
Постановка задачи и данные
Данные содержали 100 000 пациентов, из которых 70% были в обучающей выборке, 10% для публичного лидерборда (public) и финальных 20% (private), на которых и определялся результат соревнования. Данные представляли собой результат врачебного осмотра пациентов, на основании которого нужно было предсказать, есть ли у пациента сердечно-сосудистое заболевание (ССЗ) или нет (данная информация была доступна для 70% и нужно было предсказать вероятность ССЗ для оставшихся 30%). Другими словами – это классическая задача бинарной классификации. Метрика качества – log loss.
QML: как легко получать футболки в конкурсах mail.ru по машинному обучению
2017-07-18 в 0:44, admin, рубрики: mlbootcamp, python, машинное обучение, ПрограммированиеВ субботу завершился месячный конкурс по машинному обучению от mail.ru ML bootcamp 5. я занял в нем 14ое место. Это уже третий мой конкурс, в котором я выиграл одежду и за время участия у меня сформировался фреймворк для помощи в подборе решения в подобных соревнованиях. На примере решения ML bootcamp 5 я опишу как им пользоваться.
Как полагается, сперва покажу товар лицом :)
- Сохранение промежуточных результатов вычисления моделей для дальнейшего использования в метамоделях (в т.ч. результатов кроссвалидаций)
- Модели для различных усреднений и стэкинга
- Вспомогательные скрипты для отбора признаков
Соревнование mlbootcamp от mail.ru. Кратко о рецепте второго места
2017-03-24 в 22:11, admin, рубрики: machine learning, mail boot camp, ml, mlbootcamp, python, машинное обучение, метки: mail boot camp, mlbootcampДобрый день, читатель! Данная статья расскажет о пути получения второго места на соревновании MLBootCamp III. Для тех, кто не в курсе — это соревнование по машинному обучению и анализу данных от Mail.Ru Group, проходило с 15 февраля по 15 марта.
В статье будет коротко про историю построения решения, немного советов про то, на чем набил шишек и благодарности.
Итак, поехали.
Читать полностью »