Q: Можно ли объединяться в команды?
A: Да, в соревновании разрешено объединяться в команды до 4 человек. Дедлайн по объединению в команды - 27 мая.
Q: Могу ли я соревноваться в обеих задачах Avito ML Cup 2025?
A: Да, конечно, можно принять участие в обеих задачах.
Q: Где можно задавать вопросы по соревнованию?
A: Канал общения и обсуждения между участниками всех вопросов — тут будет ссылка
Q: В какие-то дни я использовал не все возможные попытки для отправки решения, можно ли воспользоваться ими в будущем?
A: Нет, в день можно отправить максимум 5 решений. А неиспользованные попытки сгорают.
Q: С какого числа можно отправлять решения?
A: С 31 марта 2025 года
Q: Когда заканчивается прием заявок на участие в соревновании?
A: 27 мая 2025 года в 23:59
Q: Когда дата и время возможности выбора финальных решений?
A: 28 мая 2025 года в 12:00
Q: Как объединиться в команду?
A: Просто переходи в раздел «Мои решения" - справа внизу будет "моя команда" - там возле тебя будет круглый красный плюсик, который даст тебе инвайт-ссылку, дальше отправляешь ее тому, с кем будешь в команде. Если команда не твоя - просишь сделать то же самое капитана.
Q: 5 сабмитов это на человека или на команду?
A: Если вы участвуете самостоятельно, то имеете 5 сабмитов в день. При участии в команде 5 сабмитов на всю команду.
Q: Мне нет 18 лет, могу ли я участвовать?
A: Нет, по правилам соревнований(есть во вкладке «основное») участвовать могут только совершеннолетние.
Q: Есть ли ограничения на решение? На используемые доп. данные (публичные/не публичные), на скорость (обучение/рантайм), на вес?
A: Ограничений нет.
Q: Инфраструктура своя или всем командам будут выделен некий одинаковый пул мощностей?
A: Мы не предоставляем никаких дополнительных ресурсов, кроме тех, что указаны на странице соревнований.
Q: У меня остались вопросы. Где могу получить ответ на них?
A: Вступай в наш чат в Телеграм, делись идеями, задавай вопросы и отвечай на вопросы других участников.
Q: Какие наиболее частные причины получить статус Failed?
A: Для тестового файла должны выполняться следующие условия:
Q: Как я могу отладить свой сабмит до отправки?
A: На этапе eval в baseline ноутбучке можно использовать функцию
import polars as pl
def recall_at(df_solution: pl.DataFrame, df_pred: pl.DataFrame, k=40):
assert df_pred.group_by(['cookie']).agg(pl.col('node').count())['node'].max() <41 , 'send more then 40 nodes per cookie'
assert 'node' in df_pred.columns, 'node columns does not exist'
assert 'cookie' in df_pred.columns, 'cookie columns does not exist'
assert df_pred.with_columns(v = 1).group_by(['cookie','node']).agg(pl.col('v').count())['v'].max() == 1 , 'more then 1 cookie-node pair'
assert df_pred['cookie'].dtype == pl.Int64, 'cookie must be int64'
assert df_pred['node'].dtype == pl.Int64, 'node must be int64'
return df_solution[['node', 'cookie']].join(
df_pred.group_by('cookie').head(k).with_columns(value=1)[['node', 'cookie', 'value']],
how='left',
on = ['cookie', 'node']
).select(
[pl.col('value').fill_null(0), 'cookie']
).group_by(
'cookie'
).agg(
[
pl.col('value').sum()/pl.col(
'value'
).count()
]
)['value'].mean()
def main(solution_path: str, prediction_path: str, stage: int):
return recall_at(pl.read_csv(solution_path).filter(stage=stage), pl.read_csv(prediction_path))
Q: Где я могу найти код для сборки тестовых данных?
A: Логика сборки тестовых данных представлена на вкладке “Описание”. Код для сборки можно найти в baseline.ipynb на вкладке “Данные”
Q: Есть ли в Public/Private выборке пользователи не из трейнового набора данных?
A: Пользователи для Public/Private разбиваются как в baseline.ipynb в разделе PREPARE TRAIN EVAL. Там есть проверка, что пользователь в валидации есть в трейне.
df_eval = df_eval.filter(
pl.col('cookie').is_in(df_train['cookie'].unique())
).filter(
pl.col('node').is_in(df_train['node'].unique())
)
Пользователей без истории нет в валидации
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy