ML-соревнование на реальных данных от Ozon Tech.
E-CUPOzon TechCompetitions
Дубли карточек товаров вводят пользователей в заблуждение и усложняют навигацию на маркетплейсе. Ваша задача — создать модель для идентификации одинаковых товаров на основе текстовой информации из их карточек.
Помимо обучения собственной модели матчинга, участники могут самостоятельно выполнять переразметку данных с использованием больших языковых моделей (LLM). Однако для переразметки допускается использовать только модели с открытой лицензией; применение проприетарных больших языковых моделей запрещено. Код для обучения модели и выполнения разметки должен быть воспроизводимым.
Формат: контейнер с кодом
Продавцы на маркетплейсе обязаны соблюдать требования законодательства и правила Ozon. Это важно для обеспечения безопасности сотрудников и покупателей, поэтому мы тщательно модерируем товары перед их публикацией на витрине. Ваша задача — построить классификатор, который будет проверять товары на соответствие установленным требованиям.
Участникам предоставляются данные о товарах, включая их названия, описания и изображения. Для решения необходимо использовать LLM- и VLM-модели. Используемые модели должны иметь открытую лицензию.
Формат: контейнер с кодом
Нам важно глубже понимать поведение пользователя на площадке, чтобы определять покупательский потенциал, рост/снижение активности и на этой основе принимать решения, влияющие на долгосрочную выручку. Ваша задача — разработать модель, которая по истории активности пользователя в Поиске и Каталоге будет предсказывать суммарную стоимость его заказов за следующие 30 дней.
Для решения задачи предоставляются обезличенные данные о пользовательском поведении по дням: статистики поисковых запросов, добавлений товаров в корзину, покупок, а также суммарная стоимость заказов.
Формат: размеченный файл
Регистрация на серию соревнований уже открыта! Доступ к задачам и отправке сабмитов будет открыт позже.
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy