Artem ML&DS | Crypto

Обновочка

Data Fusion 2025, итоги ✔️ 16 и 17 апреля в кластере «Ломоносов» проходит международная конференция по ИИ "Data Fusion", а вместе с ней — масштабный Data Fusion Contest с призовым фондом 3 млн рублей! 🔥 команда RASCAR участвовала в двух кейсах из трёх: Label Craft и Distribution. 🏆 в Label Craft, где нужно было предсказывать категорию товара по описанию, команда в составе Епифанова Антона, Михаила Шперлинга, Артёма Гончарова и Анастасии Коваленко среди 170 команд и почти 700 участников заняли 5 место. Решение состояло из блендинга метода опорных векторов SVC на синтетических и спаршенных с маркетплейсов данных. 💬 Комментарий Михаила:

Я больше, чем расстроен. Больше месяца держали топ-1, но в последние 2 недели его упустили. Возможно, не хватило свежих идей. Спасибо команде, очень качественно поработали и боролись до последней минуты, горжусь каждым ❤️.

🥈в кейсе Distribution (предсказание распределения остатков на счетах клиента) команда в составе Артёма Гончарова, Анастасии Коваленко, Артёма Гуйвана и Михаила Шперлинга заняла 2 место среди 118 команд. 3 бустинга и логарифмированный таргет сделали своё дело. Спасибо большое организаторам за классные задачи и подаренные эмоции 🥳🎉 #Rascar #Datafusion #NLP #2место Фото: награждение Data Fusion, 16 апреля 2025.

Поехали)

Спустя 2 месяца могу выкладывать решение, поскольку закончился финал НТО ИИ. Ловите наше топ 1 решение с хакатона Академии ИИ "По следам животных". Обучили йоло11л, потому что версии на большее количество параметров переобучались(. В качестве постобработки - рандомные аугментации для картинки из теста, если модель на изначальной ничего не нашла. Таким образом получается большее количество ббоксов -> скор растет. Йоло используется для ббоксов и масок в том случае, если SAM ничего не нашла. Далее мы обучили SAM 2.1 hierra(самые тяжелые веса) с 1024 сайзом картинок и аугментациями на roboflow. Поставили маленький вес лоссу по ббоксам и большие штрафы по сегментации https://github.com/artemgoncarov/animals_segmentation

ИИшка взята)

#разбанHSEBYRI

Итак, подвожу итоги дата фьюжена. 1 кейс Label Craft - 5 место по паблику и такое же по Привату. 3 кейс Distribution - 2 место по паблику и 2 место по привату. Чуть позже будут разборы каждого из кейсов

НТО ИИ, поехали)

‼️ Российские школьники успешно развивают перспективные ИИ-технологии Минпросвещения России ежегодно проводит Всероссийскую олимпиаду школьников по искусственному интеллекту. Сегодня на площадке Координационного центра Правительства РФ вице-премьер Дмитрий Чернышенко и министр просвещения России Сергей Кравцов провели встречу с победителями и призёрами олимпиады разных лет. Они отметили ежегодно растущий интерес школьников к соревнованию. За 4 года в нём приняли участие свыше 55 000 человек. Школьники убеждены, что за искусственным интеллектом будущее нашей страны. 💡 Какими ещё впечатлениями ребята поделились по итогам встречи — смотрите в нашем видеоролике. #Новости_МП

Чернышенко и Кравцов

💪

🚀💥🏆 [RASCAR] ВРЫВАЕТСЯ В ТОП-9 НА НТО БДиМО С МУЛЬТИМОДАЛЬНОЙ МАГИЕЙ! 💻🔥 48 часов драйва, 3 гения и 7 таргетов, которые не хотели сдаваться. А еще — серверы без GPU в 2024. Но мы справились! 🧠 Команда "feel the agi": Артем Гончаров Егор Андреасян Даниил Антонов 🔍 Задача: «Предсказать виральность: лайки, репосты, комментарии и ещё 4 метрики по тексту, картинкам и просмотрам». Мультимодальная мультирегрессия — звучит страшно? Для нас нет! 💡 Наше решение: 🔥 1.«Слоны» не взлетели Проблема: CLIP и BERT не завелись на сервере без GPU. Докер плакал в углу. ✅ Решение: «Ребята, забудьте про трансформеры — достаем TF-IDF и пиксельные фичи!» 📊 2.Текст: Выжимаем суть — TF-IDF на 500+ фичей → сжали до 50 через SVD (как диета для данных). — Базовые метрики: слова, пробелы, хэштеги, HTML-теги. 🖼 3. Картинки: Цифры вместо нейросетей — Средний/мин/макс пиксель по каналам. — Стандартное отклонение, градиенты — да, это всё, что нужно для победы! 🚀 4. Почему сработало? — Простота ≠ слабость. — Комбинация фичей дала р2 выше, чем у попыток запихнуть BERT в CPU. 🔥 Главные инсайты: — Иногда линейная регрессия > трансформеров. — Мультимодальность — это про умение видеть данные, а не про stack моделей. — «Грязные» фичи могут бить SOTA, когда время поджимает. 🏆 Итог: Топ-9 из 45 команд, статус призеров и доказательство, что даже без GPU можно добиться успеха! 📢 Вопрос вам: Как думаете — какие фичи оказались ключевыми? Текст, картинки или комбинация? Пишите в комментах! #Rascar #БДИМО #НТО #DataScience #Мультимодальность P.S. Спасибо организаторам за интересный кейс и крутые эмоции! 💻🔥🚀 Github

МЫ СДЕЛАЛИ ЭТО Второе бви за год💪

Пора домой

85к рублей домой, 6 место