Junior ML Contest

Для участия необходимо было отправить свой проект - самостоятельно разработанное решение с применением технологий ML или представить результаты соревнования Learning Analytics Competition, которое проходило в рамках конкурса.

Приняв участие в Junior ML Contest ребята получали возможность:

• познакомиться с экспертами в ML от Университета ИТМО, Napoleon IT, МТС, SberCloud, Huawei и других компаний
• получить от них персональные рекомендации для развития
• поступить на бюджетное место онлайн-магистратуры «Инженерия машинного обучения» в Университет ИТМО и попасть в RnD команд ведущих ИТ-компаний
• стать частью онлайн-комьюнити ML-специалистов Al Talent Hub.

Какой проект могли подать? 

Было несколько номинаций: 

• проект с работы (прикладное решение бизнес-задачи)
• выпускная работа (дипломная работа в бакалавриате)
• научное исследование (научное исследования на данных)
• стартап (проект, который проходил ранее в рамках стартап-конкурсов, например «УМНИК»)
• решенный кейс (решенный кейс в рамках всероссийских конкурсов, например «Цифровой прорыв»)
• решение соревнования на открытых данных Learning Analytics

Проект в рамках любого направления Data Science: компьютерное зрение, обработка естественного языка, предиктивная аналитика, рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений, генеративный ИИ, обучение с подкреплением, автоматизация сбора и обработки данных и т.д.

Как оценивались проекты? 

• сложность и оригинальность решаемой задачи
• понимание специфики данных, качество разведочного анализа данных, предобработки
• выбор моделей машинного обучения, грамотность проведения экспериментов на данных
• качество реализации пайплайнов машинного обучения, применение инструментов MLOps / DevOps
• качество кода, техническая грамотность проектирования и программной реализации
• умение презентовать решение

Победители Junior ML Contest🎉: 

🌟Стартап - Тлупов Ислам
Тема проекта: Интеллектуальная система детального моделирования поведения животных

🌟Проект с работы - Корнеева Александра
Тема проекта: Мультикамерный трекер путей покупателей в оффлайн-магазине

🌟Научное исследование - Гутин Евгений
Тема проекта: Сервис по классификации артроза коленей по шкале KL Grade 0-4

🌟Решенный кейс - Здоров Филипп
Тема проекта: Модель машинного обучения для классификации кожных заболеваний по микроскопическим снимкам

🌟Выпускная работа - Темплин Константин
Тема проекта: Gimeltune: Фреймворк для оптимизации гиперпараметров

🌟Решение соревнования на открытых данных Learning Analytics - Дубовик Кирилл

Они и еще 40 ребят выиграли бюджетное место на программе онлайн-магистратуры «Инженерия машинного обучения»