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