Привет!
В конце мая 2016 года мы успешно провели уже третий хакатон по машинному обучению. Тема продвинутого анализа данных в последние годы набирает все большую популярность, и мы с удовольствием вносим свой вклад в ее развитие. На два дня мы собрали под крышей нашего офиса более 150 человек, которые в ходе короткого знакомства друг с другом, быстро выбрали капитанов и поделились на 24 команды.
Участникам хакатона предлагалось на выбор решить 4 задачи по моделированию данных и 1 задачу по визуализации, используя технологии Microsoft: сервис машинного обучения Azure Machine Learning и сервис бизнес-аналитики Power BI.
Заказчиками, чьи бизнес-задачи участникам предстояло решать на протяжение двух дней, являлись:
- «Магнитогорский Металлургический комбинат» (определить содержания кремния в печи)
- Сообщество предпринимателей «Бизнес Молодость» (классифицировать клиентов на горячих и холодных)
- Сеть клиник «Мать и дитя» (спрогнозировать продажи групп услуг)
- И один из крупнейших российских банков, который принял участие анонимно. (оценить будущие обороты клиентов по транзакциям)
Подробнее с описанием задач можно ознакомиться на сайте мероприятия.
В конце первого дня, мы определили лучших в номинации по визуализации данных, победителем которой стала команда «Small data», получившая за призовое место в подарок телефон Nokia Lumia 650. Команда сделала несколько красивых и репрезентативных панелей показателей, а также использовала необычную методику для кластеризации клиентов.
Поздравляем капитана команды Сергея Чернова и саму команду с победой!
Другие команды тоже продемонстрировали интересные варианты интерпретации данных:
По окончании второго дня прошла защита решений по моделированию перед жюри.
Победителями по задаче компании «Мать и дитя» явилась команда ZeroBit (RMSE = 1 325 097,9).
Лучшее решение по задаче «Бизнес молодости» продемонстрировала команда «5 seconds to win» (AUC = 0,634199).
Так как ни одна команда не показала удовлетворительный для бизнес-заказчиков результат по задачам Банка и Магнитогорского Металлургического комбината, было принято решение продлить Хакатон до 29 мая и разрешить участникам продолжить соревноваться за призы удаленно. По итогам, оглашенным в начале июня, лучший результат по решению задачи ММК остался за командой Catalysis (капитан — Орлов Александр), а по результатам решения задачи банка в лидеры вышла команда «Home CR» (капитан – Шабалин Михаил). Тем не менее, приз команде, решавшей задачу ММК не был выдан, так как полученный результат не соответствовал поставленному заказчиком критерию точности.
В данный момент мы продолжаем общаться с капитанами этих команд и заказчиками, для того чтобы максимизировать качество полученных результатов.
Ценную помощь в проведении мероприятия и оценке решений оказали приглашенные эксперты, продемонстрировавшие высокий уровень знаний технологий машинного обучения.
Экспертами на мероприятии выступили:
- Александр Фонарев, Александр Кузьмин и Михаил Гавриков из компании Rubbles, входящей в группу компаний SBDA Group. Компания Rubbles специализируется на применении методов машинного обучения и анализа данных для различных бизнес-задач — например, для персонализации маркетинга и банковских сервисов, построения интеллектуальных диалоговых чат-бот платформ или предсказания спроса в
крупных магазинах. Сейчас Rubbles работает с крупнейшими финансовыми
и технологическими компаниями (Сбербанк, Mastercard, Альфа-Банк,
Qiwi, HSBC и другими). - Олег Харатов из ИТ-консалтинговой компании Manzana Group –сертифицированного партнера Microsoft уровня Gold.
- А также: Алексей Пешехонов, Евгений Григоренко и Дмитрий Петухов (@codezombie).
Благодарим всех, кто был с нами эти два дня, будем рады обратной связи,
и ждем всех на новых хакатонах!
Автор: Microsoft
