tgoop.com/nto_olympiada/2051
Last Update:
Создайте систему рекомендаций и прогнозирования на основе анализа больших данных и машинного обучения!
Профиль «Большие данные и машинное обучение» объединяет аналитику, программирование и искусственный интеллект. Участники узнают, как извлекать ценную информацию из огромных массивов данных и превращать её в точные прогнозы и интеллектуальные решения. Именно такие технологии лежат в основе работы рекомендательных систем, поисковых движков и платформ, которые подбирают контент или товары по интересам пользователя.
📌Вуз-организатор: ИТМО
Партнёры: Яндекс
Этапы соревнований:
I этап включает два тура: инженерный и предметный. Инженерный тур знакомит участников с тематикой профиля, а предметный проверяет базовые знания по математике и информатике.
Кроме того, участники пройдут образовательный курс по основам машинного обучения и анализу данных — познакомятся с тем, как алгоритмы «учатся» на примерах и как применять эти знания для решения реальных задач.
На II этапе участники объединяются в команды. Здесь важно не только уметь программировать, но и работать вместе — распределять роли, обсуждать решения и эффективно взаимодействовать. Команды продолжат изучать машинное обучение и олимпиадное программирование, решая прикладные задачи.
Для участников будут проведены вебинары, мастер-классы и хакатон от преподавателей ИТМО.
Работа над проектами поможет отточить навыки анализа данных и подготовки моделей к обучению.
Что в финале?
Финальное испытание — разработка алгоритма рекомендательной системы.
Задача команд — создать систему рекомендаций на основе мультимодальных данных (картинки и текст) для одного из сервисов Яндекса.
Финалисты получат набор данных и базовое решение, а также критерии оценки. Главная цель — построить алгоритм, способный выявлять скрытые зависимости и предсказывать целевые значения с высокой точностью.
Проект объединяет творческий подход и строгие аналитические методы, а его результат — реальная интеллектуальная система, способная «понимать» пользователя.
Какие навыки пригодятся?
— программирование на Python;
— аналитика и обработка данных;
— знание алгоритмов и структур данных;
— основы машинного обучения;
— математическая подготовка (статистика, вероятности, алгебра).
Профиль «Большие данные и машинное обучение» подойдёт тем, кто хочет понять, как работают современные ИИ-сервисы, научиться анализировать информацию и строить умные модели, которые делают технологии по-настоящему полезными.
Регистрируйся по ссылке
