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

#	Teams (33)	MAE	Last	Entries
1	Arsen Badoyan	1,315.7112395106	5y	50
2	Vitaly Leontev	1,316.5305392576	5y	12
3	Dima Rusak	1,318.2551666266	5y	1
4	Mikhail Kuznetsov	1,318.678719371	5y	10
5	Daria Taranenko	1,328.7064938618	5y	6
6	Vladimir Averin	1,339.0384758204	5y	7
7	Vladislav Savchuk	1,344.1265268924	5y	19
8	Kirill Golubev	1,354.9262096254	5y	1
9	Andrey Nikitin	1,370.4905325811	5y	1
10	Vladimir Panov	1,398.4215402603	5y	16
11	Alexander Lekomtsev	1,414.3872538563	5y	10
12	Aleksey Savin	1,426.9706769585	5y	8
13	Nikolai Stepanov	1,427.0126300109	5y	1
14	Pavel Trusov	1,427.0126300109	5y	10
15	Valentina Chuvakhina	1,428.2008921529	5y	15
16	Kek Kekov	1,431.5862351121	5y	3
17	Daria Vorontsova	1,433.0979992034	5y	1
18	Roman Metlitsky	1,433.0981571921	5y	3
LightAutoML the best baseline With feature engineering		1,434.0060979909
19	Ilona Kovaleva	1,434.1132496114	5y	2
20	Kirill	1,460.0094296539	5y	3
21	Soslan Tabuev	1,488.7588153024	5y	2
22	Kremenevskiy Vladislav	1,496.5793117254	5y	7
23	krasnoperov egor	1,542.2474017473	5y	2
24	Aleksandr Slavnov	1,574.9842318568	5y	1
25	Iurii Bellavin	1,587.057084134	5y	1
LightAutoML better baseline LightAutoML better baseline		1,587.057084134
26	Denis Ivanchuk	1,712.8013889878	5y	4
27	Kanban Kaban	1,727.5783843375	5y	5
28	Dmitriy Fomkin	1,785.2565949078	5y	3
29	Andrii Belas	1,905.6293363273	5y	14
30	andrey chapa	2,692.6023363616	5y	4
31	Kirill Bubenchikov	2,919.414710589	5y	3
LightAutoML simple baseline LightAutoML simple baseline		3,034.8189246126
32	OOC Narek Maloyan	3,137.1324029642	5y	5
33	Aman Singh	4,024.5273661245	5y	1