<h3>Описание 
&nbsp;</h3>

&laquo;Я тебя по IP вычислю!&raquo; &ndash; помните такую угрозу из интернета времен нулевых? Мы в МТС Digital решили выяснить, можно ли составить хотя бы приблизительное представление о человеке, обладая информацией о сайтах, которые он посещает. Для этого мы сгенерировали полусинтетические данные.

&nbsp;

Вопрос звучит так: сможем ли мы по таким цифровым следам пользователя (на каких сайтах с каких IP он сидел, сколько раз заходил, какое у него устройство) понять, кто этот пользователь? Студент или пенсионер? Мужчина или женщина?&nbsp;

&nbsp;

Действительно, в Digital-рекламе часто сегмент включает себя пол и один из бакетов по возрасту (Класс 1 &mdash;19-25, Класс 2 &mdash;26-35, Класс 3 &mdash;36-45, Класс 4 &mdash;46-55, Класс 5 &mdash;56-65, Класс 6&mdash; 66+). Эта задача особенно актуальна для рекламных DSP-площадок, которые в OpenRTB запросах получают такие данные с частотой 200 000 запросов в секунду со всех сайтов, размещающих рекламу за деньги.

<h3> 
Задача соревнования</h3>

&nbsp;

Определение пола и возраста владельца HTTP cookie по истории активности пользователя в интернете на основе синтетических данных.

&nbsp;

<h3>Правила участия&nbsp;</h3>

&nbsp;

Ознакомиться <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/MTSMLCUP2023/rules_MTS_ML_CUP%202023.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">с Правилами участия в соревновании МТС ML CUP</a>.

&nbsp;

<h3>Проверка решений</h3>

&nbsp;

<ul>
<li>Решения проверяются автоматически. Запуск происходит на полностью закрытых тестовых данных, которые не передаются участникам.</li>
<li>На лидерборде рейтинг участников будет рассчитываться по подвыборке ответов из тестовых данных.</li>
<li>Кол-во сабмитов в день: 3</li>
<li>Метрика соревнования &mdash; ROC-AUC &ndash; для определения пола, f1 weighted &ndash; для определения возраста. Все решения рассчитываются по формуле -&nbsp; 2 * f1_weighted(по 6 возрастным бакетам) + gini по полу.</li>
<li>&nbsp;Возрастные бакеты( Класс 1 &mdash;19-25, Класс 2 &mdash;26-35, Класс 3 &mdash;36-45, Класс 4 &mdash;46-55, Класс 5 &mdash;56-65, Класс 6&mdash; 66+)</li>
</ul>

&nbsp;

<h3>Информация для участников</h3>

&nbsp;

Участники могут объединяться в команды до 4 человек.

Канал общения и обсуждения между участниками всех вопросов &mdash; <a href="https://t.me/+1Hos1RWcbdo0ZTU6" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://t.me/+1Hos1RWcbdo0ZTU6</a>

<h3>Данные</h3>

Все файлы и их описание вы найдете во вкладке &ldquo;Data&rdquo;

<h3>Призовой фонд&nbsp;</h3>

&nbsp;

&nbsp; &nbsp;1 место - 350 000 рублей

&nbsp; &nbsp;2 место - 200 000 рублей

&nbsp; &nbsp;3 место - 100 000 рублей

&nbsp;

+ еще 10 (десять призовых мест) с призами в виде мерча соревнований.

&nbsp;

Первое соревнование от МТС Digital Big Data по определению пола/возраста владельца cookie длительностью два месяца

Public

Private

Data

User agreement_en

I have read and agree to the <a href="http://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf">User Agreement and Privacy Policy</a>

Personal data_en

I give <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/MTSMLCUP2023/Consents_MTS.pdf">my consent</a> to &ldquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&rdquo; LLC to process and share my personal data with event partners for communication purposes

Consent_en

<a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf">I agree</a> to receive newsletters from Data Analytics Competitions Ltd.

Contest Rules_en

I agree with the <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/MTSMLCUP2023/rules_MTS_ML_CUP%202023.pdf">rules of the competition</a>

Привет!

Для участия в соревновании необходимо заполнить анкету регистрации ниже. Обращаем внимание, что поле &laquo;Город&raquo; предполагает заполнение латиницей. В случае возникновения проблем с регистрацией просьба писать на <a href="mailto:support@datasouls.com?subject=MTS%20CUP%20registration">support@datasouls.com</a>


1	Vladimir Bazhenov	1.7852645343	3y	93
2	Ishkov Denis	1.7750616151	3y	50
3	сансеймайсамба	1.7737074882	3y	136
4	flow	1.7732472084	3y	79
5	Stanislav Chistyakov	1.7714945054	3y	51
6	More Trees Stack	1.7680100414	3y	103
7	tg kaggle_fucker	1.7666887627	3y	39
8	Anton Karasev	1.7662360064	3y	44
9	John Galt	1.7640831537	3y	122
10	AK	1.7613312565	3y	45
11	room722	1.7606158575	3y	90
12	Ivan Alexandrov	1.7585659526	3y	13
13	DS48_DMVL	1.7574508799	3y	179
14	Саня ищет работу	1.7524158828	3y	64
15	4a468fe38b04	1.7509346956	3y	99
16	morlov	1.7499764765	3y	45
17	Andrei Zakharov	1.7490949792	3y	43
18	TeamA	1.743048307	3y	33
19	Igor Fedorov	1.7413743953	3y	11
20	Igor Bartashevich	1.7394341901	3y	86
21	PMC CatBoost	1.7361439392	3y	15
22	Irina Balycheva	1.7352574127	3y	14
23	Rostislav Ilyk	1.7316123295	3y	47
24	Andrey Gusev	1.7307997844	3y	20
25	BAV	1.7277815821	3y	145
26	Dmitriy Ch	1.7248980068	3y	51
27	Vasily Sizov	1.7247420504	3y	21
28	Panesher	1.7210006495	3y	20
29	Alexander Lomakin	1.7203230097	3y	24
30	Evgeny Vorsin	1.7190260682	3y	31
31	Valeriia Abramova	1.7169313602	3y	15
32	Anton Vlasov	1.7166917696	3y	27
33	Точка - Nikita w Dima	1.7157071218	3y	42
34	Vladimir Testov	1.714842082	3y	1
35	DSBears	1.7142345062	3y	13
36	Новичок	1.714194125	3y	37
37	Konstantin Yakovlev	1.7136882724	3y	10
38	Bli Bli	1.7135850372	3y	23
39	Kirill Dubovik	1.7133215817	3y	41
40	Evgeny Kazenov	1.712887272	3y	23
41	Dzis Science	1.7125149426	3y	17
42	Dmitry Kuzyurin	1.7119601097	3y	20
43	Pavel Malykh	1.7118171833	3y	13
44	Maksim Nikolaev	1.7112186673	3y	4
45	Vladimir Romanov	1.7085159976	3y	20
46	Retir	1.707540001	3y	6
47	Alexander Lishudi	1.7072866855	3y	6
48	iryvn	1.7072825878	3y	5
49	Ruslan Nagimov	1.7072739114	3y	9
50	masharyute	1.7072692443	3y	3