9–10 декабря команда фонда «Интеллект» провела соревнование по решению задач в области анализа данных и искусственного интеллекта «МФКатон».
Участниками соревнования стали студенты МГУ имени М. В. Ломоносова, которые прошли межфакультетские курсы (МФК) по искусственному интеллекту, разработанные при поддержке фонда «Интеллект».
На участие в I этапе заявки подали более 150 человек. В течение 8 часов участники должны были дистанционно решить предложенные задачи. На следующий день авторы лучших решений были приглашены на II очный этап защиты в аудиторию курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях».
Соревнование проводилось по 3 направлениям:
Участникам трека «Анализ данных» предлагалось решить задачу анализа и предобработки данных для прогнозирования цен на недвижимость. Победителями в этом направлении стали:
Участники направления «Машинное обучение» соревновались в решении задачи классификации отзывов, используя знания в области NLP. В треке победили:
В треке «Глубокое обучение» было необходимо решить задачу распознавания эмоций по аудиозаписям голоса, для чего пришлось исследовать актуальные подходы к глубокому обучению в речевых технологиях. Победителями стали:
Победители в каждом треке получили призы:
Защиту решений оценивало жюри, в состав которого вошли:
Участниками соревнования стали студенты МГУ имени М. В. Ломоносова, которые прошли межфакультетские курсы (МФК) по искусственному интеллекту, разработанные при поддержке фонда «Интеллект».
На участие в I этапе заявки подали более 150 человек. В течение 8 часов участники должны были дистанционно решить предложенные задачи. На следующий день авторы лучших решений были приглашены на II очный этап защиты в аудиторию курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях».
Соревнование проводилось по 3 направлениям:
- Анализ данных
- Машинное обучение
- Глубокое обучение
Участникам трека «Анализ данных» предлагалось решить задачу анализа и предобработки данных для прогнозирования цен на недвижимость. Победителями в этом направлении стали:
- Боратов Ганишер, факультет космических исследований
- Перехожев Егор, социологический факультет
- Махамаев Эмир, Высшая школа бизнеса
- Шульпин Андрей, экономический факультет
- Наумова Полина, химический факультет
Участники направления «Машинное обучение» соревновались в решении задачи классификации отзывов, используя знания в области NLP. В треке победили:
- Васильев Иван, механико–математический факультет
- Пембек Антон, физический факультет
- Звездин Дмитрий, факультет биоинженерии и биоинформатики
- Варченко Валерий, геологический факультет
- Ксенофонтова Ксения, химический факультет
В треке «Глубокое обучение» было необходимо решить задачу распознавания эмоций по аудиозаписям голоса, для чего пришлось исследовать актуальные подходы к глубокому обучению в речевых технологиях. Победителями стали:
- Сурков Михаил, физический факультет
- Новиков Дмитрий, факультет ВМК
- Гайнанов Валерий, факультет ВМК
- Панюшкин Михаил, химический факультет
- Демчук Александр, химический факультет
Победители в каждом треке получили призы:
- 1 место - 20 000 рублей
- 2 место - 10 000 рублей
- 3 место - 5000 рублей
- 4 место - фирменная толстовка
- 5 место - фирменная термокружка
Защиту решений оценивало жюри, в состав которого вошли:
- руководитель межфакультетских курсов, реализуемых при поддержке Фонда «Интеллект» Ольга Александровна Мигачёва
- эксперты по ML/DL Олег Евгеньевич Горохов и Андрей Сергеевич Лабунов
- аспирант физического факультета МГУ, выпускник курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» Илья Юрьевич Гейнц
- преподаватель курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» Артём Викторович Васильев
Я считаю, что «МФКатон», проведённый командой фонда «Интеллект», прошёл успешно. Все участники достойно справились с заданиями.
На первом этапе они соревновались друг с другом онлайн за получение лучшего по качеству решения в условиях предельно ограниченного времени, а на втором — авторы лучших решений пытались их защитить в «живом выступлении» перед жюри и коллегами.
На мой взгляд, предложенные задания были весьма сложными, но, несмотря на это, значительное число участников успешно справилось с их решением.
Авторы решений задачи по анализу данных показали хорошие навыки работы с табличными данными: пропусками и обработкой «выбросов», кодированием категориальных признаков, со стандартизацией признаков и целевой переменной.
Участники секции ML справились с задачей определения тональности текста, применяя различные обобщенные линейные модели к извлеченным из текста признакам.
В секции по глубокому обучению участникам вовсе пришлось столкнуться с крайне сложной задачей распознавания эмоций в устной речи на русском языке, для решения которой они использовали большие нейросетевые архитектуры и реализовывали сложные пайплайны предварительной обработки данных.
Я благодарен участникам и организаторам прошедшего хакатона за проведение важного и полезного мероприятия для ML-комьюнити Московского университета. Хакатон стал не только площадкой для демонстрации навыков участников, но и местом обмена знаниями и опытом. Уверен, подобные мероприятия следует проводить чаще.
Был рад принять участие в «МФКатоне»! - Артём Васильев, член жюри соревнования, преподаватель MSU.AI
Отметим, что это не первое мероприятие, на котором слушатели межфакультетских курсов, разработанных при поддержке фонда «Интеллект» смогли продемонстрировать практическое применение полученных знаний. Так, в апреле была проведена проектная конференция, участники которой представили свои проекты в области ИИ и получили рекомендации от экспертной комиссии.