Kaggling

Добрый день, друзья! Сегодня, у меня новая пора жизни - я официально стал студентом бакалавриата механико-математического факультета в Днепровском национальном университете по специальности "Математика"! Я очень рад выбору именно данного вуза и специальности. Я тщательно и осознано подходил к выбору специальности: больше высшей математики - меньше программирования,а также на сколько тесно связаны предметы с миром машинного обучения. Надеюсь, последующие 4 года и в перспективе ~4 года (магистратуры и аспирантуры) будут лучшими и, главное, продуктивным! Расскажите в комментариях о полученных знаниях в вузе, которые пригодились вам в профессиональной карьере! Буду рад почитать и держать в голове на что требуется обратить больше внимания. Если у вас есть вопросы касаемо данной теме или другим темам, то прошу вас в комментарии, с удовольствием отвечу! P.S. На фотографии, я в рубашке, по центру.

В чем то он действительно прав...

Добрый день, друзья! 24 августа закончилось очередное соревнование от Google - American Sign Language Fingerspelling Recognition. Суть задачи заключалась в распознания жестов с облака точек в трёхмерном пространстве (543 точки). Дополнительным ограничения организаторов соревнования стало размер модели (< 40 MB) и производительность (меньше 5-ти часов на предсказания тестовой выборки), к тому же, код должен выполняться при использования TF Lite. Если с первыми ограничениями сообщество Kaggle имело опыт (Efficiency треки в предыдущих соревнованиях), то TF Lite стало настоящим кошмаром для пользователей PyTorch. Например, в первые недели соревнования никто, ни организаторы, ни участники не могли нормально отправить решение без получения исключений. В итоге, организаторы продлили соревнования на 2 недели. Читайте продолжение в комментариях.

Уже многие до меня (Алерон, @tg_minds, и другие) успели выразить свою впечатление на счет сильного shake-up в соревнование ICR - Identifying Age-Related Conditions. Мне кажется, любые слова здесь излишни, просто поздравим победителей и в следующем медицинском соревновании отправим ансамбль из XGBoost...

Добрый день, друзья! Вот и закончилось соревнование от Альфа Банка "NLP in practice", это был долгий кропотливый путь с разными испытаниями. Задача заключалась в определение товара и его бренда в ОФД чеках. Я рад за возможность снова побывать в команде вместе с Марком, а также приобрести новых знакомых - Данила! Как итог: ₽450.000 на команду P.S. Если вы принимали участие в соревнование, то напишите, пожалуйста, несколько слов о ваших впечатлениях и решение. С удовольствием почитаю! Само решение в комментариях 👇

Почему же так редко выходят посты❔ Ответ прост: сейчас очень много интересных соревнований и одно из них – «Соревнования по структуризации чеков ОФД» от Alpha Bank. Оно проходило в 3 этапа и через 4 дня завершается финальный этап. Мы с командой держим первое место с большим отрывом с самого начала соревнования! Призовой фонд состоит из 450к, 250к и 100к за 1-3 места соответственно. У нас очень интересное решение и когда сорева закончится, я обязательно о нем расскажу 🚀

Нашёл на просторах Twitter сленг kaggle'ров. Вот рецепт для хорошого начального решения: idk,gdi, omg, stfu (не обязательно),xgb, btw, smh,lol, lmao,fml,smh,lol,brb, rofl! Всем удачи!

Heroes of NLP and Magic... Или объявлена неделя NLP соревнований... Теперь придётся дублировать себя почкованием и тп, что успеть в две соревки... CommonLit Challenge уже был когда-то на просторах kaggle, нужно оценивать работы студентов по некоторой шкале оценок, выделяя детали, идею и беглость языка. Оценка естественно раз по баллам, то и метрика MCRMSE (среднее корней MSE по шкалам) уже предвкушаю биас на редкие оценки) Обязательно советую посмотреть лучшие решения прошлого соревнования: -сперва конечно мастера необычных и простых решений https://youtu.be/nof28KMutAk, -потом уже более привычный космолет https://www.kaggle.com/competitions/commonlitreadabilityprize/discussion/258554 Удачи!

Помоги LLM выбрать лучшие ответы. На kaggle завезли соревку по задаче реранкинга генераций GPT-3.5. Нужно из топ-5 генераций выбрать топ-3 лучших в ранжированном виде. Метрика MAP@3, что логично. Домен "сложный научный". В обучении 200 пар) В общем расчехляйте свои пайпы по созданию reward моделек. И вперёд за медальками.

Kaggle Staff сегодня анонсировали новую функциональность для организаторов соревнований - кастомизация метрик! Теперь, каждый желающий организатор может реализовать свою метрику и использовать её для дальнейшей оценки результатов участников. Это особенно удобно, когда хочется объединить различные способы оценивания моделей (например, в задачах сегментации или детекции, необычайно полезно и эффективно внедрять разные виды штрафов модели, к примеру, на основе logit'ов или вероятностей модели (output + Cross Entropy) и пересечений самих масок или "bounding box" (IoU, и др.) ). Конечно, у Kaggle Staff изначально была своя библиотека качественно реализованных метрик, тем не менее, на мой взгляд, в ближайшем будущем мы будем наблюдать тренд реализаций метрик от самих организаторов и "более сложнее метрики" чем были до этого. Если вы хотите почитать подобно об этом обновление, то переходите по данной ссылке: https://www.kaggle.com/discussions/product-feedback/418638 Если у вас возникли мысли на этот счёт, то буду рад увидеть их в комментариях под данной публикацией!