Hello everyone, 
Thanks for participating in our LightAutoML course!

In this competition the task is to predict the cars prices based on information about them.

There are several baselines for this competition:

<ul>
	<li>All zeros baseline</li>
	<li>Mean train price baseline</li>
	<li>Median train price baseline</li>
	<li><a href="https://www.kaggle.com/alexryzhkov/lightautoml-starter-for-hw1">LightAutoML simple baseline</a></li>
	<li><a href="https://www.kaggle.com/alexryzhkov/lightautoml-hw1-better-baseline">LightAutoML real baseline</a></li>
	<li><a href="https://www.kaggle.com/alexryzhkov/lightautoml-hw-1-with-custom-fe">LightAutoML stronger baseline</a></li>
</ul>

Let&#39;s beat all of them!

P.S. If you like LightAutoML, do not forget to support us with the star on <a href="https://github.com/sberbank-ai-lab/LightAutoML">Github</a>.

Predict car prices using LightAutoML framework

Public

Evaluation

User Agreement

I accept <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Terms of User Agreement and Privacy Policy</a>

Privacy Policy

I give my <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Consent.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">consent</a> to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction

Consent

I <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">agree</a> to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC

I am Interested in receiving job offers

first_name

First name

last_name

Last name

country

Country (lat)

city

City (lat)

email

Email

slack_name

Your ODS Slack nickname

study_place

Study place

study_specialty

Study specialty

work_place

Work place

work_position

Work position

expectations

Expectations

interests

Interests

preferred_language

Preferred language

about

About

Registration application for Course Season 2021

LightAutoML course homework 1

Predictions

Расскажем, что такое AutoML, о предпосылках создания фреймворка, сравнению с другими популярными решениями, обсудим случаи, когда LightAutoML позволяет эффективно решать бизнес-задачи

Теория

Блок 1: Введение в LightAutoML

В этом блоке мы попросим тебя ответить на вопросы по первому блоку "Введение в LightAutoML".

Квест

Квиз по блоку 1

Рассмотрим примеры решения задач регрессии, бинарной и многоклассовой классификации с использованием LightAutoML

Блок 2: Практикум по решению основных ML-задач

В этом блоке мы попросим тебя ответить на вопросы по второму блоку "Практикум по решению основных ML-задач"

Квиз по блоку 2

В этом блоке мы предлагаем окунуться с головой в практику. Предскажи цены на авто используя LightAutoML.

Соревнование

Блок 3: Соревнование

LAMA: LightAutoML&nbsp;open source фреймворк&nbsp;автоматизированного машинного обучения. Задуман как инструмент, позволяющий прогрессировать в машинном обучении от начального уровня до эксперта.

Официальный канал: <a href="https://opendatascience.slack.com/archives/C02G2LSR4KU" rel="noopener noreferrer" target="_blank">#course_automl_sber</a> в ODS.ai Slack. Если вы ещё не зарегистрированы, присоединиться к сообществу можно по <a href="https://ods.ai/join-community" rel="noopener noreferrer" target="_blank">ссылке</a>.

Необходимые навыки:

<ul>
	<li>Python</li>
	<li>Машинное обучение</li>
	<li>Анализ данных (начальный уровень)</li>
</ul>

Кому будет полезен курс?

<ul>
	<li>Data Scientist&nbsp; &nbsp; 
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Позволит использовать знания и навыки в анализе данных&nbsp;на полную</li>
	<li>Data Engineer 
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Помогает проверять данные создаваемых витрин на выявление полезных признаков для решения ML-задач команды</li>
	<li>Python-developer 
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;Легко и постепенно&nbsp;погружает в интересную сферу&nbsp;Machine Learning</li>
</ul>

LightAutoML&nbsp;сделан достаточно легковесным, удобным и эффективным для решения различных классов задач (бинарной/мультиклассовой классификации и регрессии) на табличных данных, в которых могут содержаться различные типы признаков одновременно: числа, тексты, категориальные данные, даты и другие

<ol>
	<li>&nbsp;Предобработка данных и генерация признаков 
	Автоматический препроцессинг данных и генерация признаков позволяет экономить время для написания действительно важного кода, основанного на бизнес-знаниях.</li>
	<li>&nbsp;Библиотека пресетов для популярных ML-задач и отчеты 
	Сочетает пресеты для популярных задач регрессии, классификации и поддерживает работу с NLP и CV. По итогам прогона LightAutoML на задачах создается подробный отчет по модели.</li>
	<li>Модульная архитектура и кастомизация 
	Гибкость фреймворка позволяет писать и использовать собственные абстракции</li>
</ol>

<a href="https://ods.ai/tracks/automl-course-part2">Вторая часть курса</a>

Трек LightAutoML - создание, ускорение и кастомизация пайплайнов автоматизированного машинного обучения