Турникеты: кто в здание зашел?
Кто там? Предскажите, кто вошел в здание по времени и турникету
Описание задачи:
Можно ли использовать другие методы поиска ответа, кроме логистической регрессии?
Для курса "Линейные модели" - используем только линейную (логистическую) регрессию.
Для курса "Деревья и их ансамбли" - используем деревья и ансамбли.
Если вы знаете нейросети, SVM, и все-все-все, то используйте все, но для оценки в курсе будем смотреть на методы, которые вы использовали, и, соответственно, корректировать оценку. Ведь курсы - учебные, значит надо осваивать то, что было на курсе.
Что будет с теми, кто займет высокое место на лидерборде?
Будет встреча с победителями, где будет разговор о том, как решать Конкурс, с особым вниманием к используемым методам в рамках Курсов. Также, данные победителей ODS.AI могут использоваться для того, чтобы рекомендовать компаниям-партнерам для рассмотрения на позиции младшего дата сайентиста. И конечно вы получите фирменный и уникальный мерч от ODS.AI!
В этом конкурсе будут public и private лидерборды?
Будет один, public, лидерборд. Все видят всё в плане как хорошо вы выступили! Почему так?
Во-первых, итоги подводятся 2 раза - для двух курсов.
Во-вторых, с такой постановкой тяжело придумать private и public части выборки.
В-третьих, то, чего обычно добиваются разделением - чтобы было тяжелее хакнуть лидерборд - здесь решается посредством неизвестной метрики качества. Она безусловно увеличивается от правильных ответов, но не понятно сколько правильных ответов вы выбили, за исключением случая, когда вы выбили все и получили 560 очков, максимум.
Регистрация до 15 ноября:
Кто там? Предскажите, кто вошел в здание по времени и турникету
Описание задачи:
- Чтобы попасть в здание, нужно пройти через турникет. Чтобы открыть парковку, нужно открыть шлагбаум. Чтобы попасть на этаж, нужно приложить “таблетку”. Все это фиксируется - кто, в какую дату, в какое время.
- Сможем ли мы выучить как приходит каждый из посетителей офиса, и предсказывать? “8 утра понедельник, турникет 4? Директор.” “11 утра суббота? Гриша. Но Гриша в последний день месяца никогда не приходит.” Какие есть паттерны в настоящих данных?
Можно ли использовать другие методы поиска ответа, кроме логистической регрессии?
Для курса "Линейные модели" - используем только линейную (логистическую) регрессию.
Для курса "Деревья и их ансамбли" - используем деревья и ансамбли.
Если вы знаете нейросети, SVM, и все-все-все, то используйте все, но для оценки в курсе будем смотреть на методы, которые вы использовали, и, соответственно, корректировать оценку. Ведь курсы - учебные, значит надо осваивать то, что было на курсе.
Что будет с теми, кто займет высокое место на лидерборде?
Будет встреча с победителями, где будет разговор о том, как решать Конкурс, с особым вниманием к используемым методам в рамках Курсов. Также, данные победителей ODS.AI могут использоваться для того, чтобы рекомендовать компаниям-партнерам для рассмотрения на позиции младшего дата сайентиста. И конечно вы получите фирменный и уникальный мерч от ODS.AI!
В этом конкурсе будут public и private лидерборды?
Будет один, public, лидерборд. Все видят всё в плане как хорошо вы выступили! Почему так?
Во-первых, итоги подводятся 2 раза - для двух курсов.
Во-вторых, с такой постановкой тяжело придумать private и public части выборки.
В-третьих, то, чего обычно добиваются разделением - чтобы было тяжелее хакнуть лидерборд - здесь решается посредством неизвестной метрики качества. Она безусловно увеличивается от правильных ответов, но не понятно сколько правильных ответов вы выбили, за исключением случая, когда вы выбили все и получили 560 очков, максимум.
Регистрация до 15 ноября:
Хочешь узнавать о новых хакатонах, соревнованиях первым?
Подписывайся на наши социальные сети:
Подписывайся на наши социальные сети:
Также, подписывайся на наш Telegram-бот, где мы присылаем хакатоны, соревнования по параметрам, которые интересны тебе:
