Стартовало соревнование Data Fusion Contest 2024

Холдинг Т1 совместно с ВТБ объявляют о начале ежегодного соревнования по машинному обучению Data Fusion Contest 2024. Оно стартует 15 февраля и продлится до 5 апреля. В этом году участникам предложено попробовать свои силы в двух задачах: "Геоаналитика" и "Модели оттока", а также запланирована специальная номинация Companion. Призовой фонд составляет 2 млн рублей.

С 15 февраля на сайте соревнования будут доступны синтетические транзакционные данные пользователей, на основании которых можно начать решать задачи. До 5 апреля нужно разместить свои решения на популярной среди data science специалистов платформе — ods.ai. Для участия необходимо пройти регистрацию.

"Сегодня во многих инфраструктурных проектах используются ИИ и большие данные, а соревнование Data Fusion Contest вносит большой вклад в развитие и популяризацию этих инновационных технологий. Важная цель мероприятия — рассказать ИТ-сообществу о лучших решениях и найти талантливых перспективных специалистов, которые смогут участвовать в значимых для отрасли инициативах. Желаем командам продуктивной работы на конкурсе", — отметил Дмитрий Харитонов, первый заместитель генерального директора Холдинга Т1, генеральный директор Группы "Иннотех".

В этом году участники смогут попробовать свои силы, решая две задачи — по геоаналитике и моделям оттока.

"Геоаналитика" — предполагает решение задачи по прогнозированию поведения клиентов банка: потребуется спрогнозировать на основе синтетических транзакционных данных пользователей, какие банкоматы из представленного перечня выберет клиент для снятия наличных, рассчитать вероятность использования того или иного банкомата.

"Модели оттока" — также построена на прогнозировании поведения пользователей на основе синтетических данных об их транзакциях. Участнику предлагается спрогнозировать вероятность, когда клиент снизит свою пользовательскую активность.

Участвовать можно в обеих задачах, или же сфокусироваться на решении какой-то одной. Кроме того, по каждой из задач будут выбраны призеры в специальной номинации Companion. Победителей в этой номинации определит жюри, учитывая поддержку материалов со стороны других конкурсантов в чате соревнования. Также участников ждут онлайн-митапы с разборами решений от организаторов. Торжественная церемония награждения победителей состоится в Москве в рамках конференции по анализу данных и технологиям ИИ — DATA FUSION 2024.

"Банк ВТБ развивает инновационные подходы к обслуживанию клиентов и оптимизации банковских процессов. Например, доступность сети банкоматов является ключевым фактором, влияющим на удовлетворение клиента от взаимодействия с банком. Для решения этой и других задач, связанных с гео-аналитикой, в банке создана геоплатформа ВТБ — одна из лучших систем пространственной аналитики в России. Также в банке строится спектр моделей для лучшего понимания и прогнозирования поведения клиента. Разумеется, ключевым инструментом решения таких задач является использование методов машинного обучения, что делает их привлекательными для сообщества специалистов и энтузиастов в сфере ИИ", — рассказал Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ.

В команде может быть от одного до четырех человек. Соревнования — отличная возможность для участников попрактиковаться на реальных кейсах, повысить квалификацию и получить отзывы и рекомендации о проделанной работе.

Более подробная информация о Data Fusion Contest 2024 размещена на сайте соревнования.

Последние комментарии

Микаэлло Франчини 26 января 2022 09:22 На Volga boat show в Тольятти покажут яхты, катера и другую водомоторную технику

А за границей как можно взять в аренду яхту? Большие планы на отпуск и морское путешествие в том числе.

Василий Бандитов 21 мая 2021 12:31 АвтоВАЗ нашел нового партнера в Казахстане

Хоть в Казахстане приглянулись наши ВАЗ....

Фото на сайте

Все фотогалереи

Новости раздела

Все новости
Архив
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
29 30 31 1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 1 2 3