Участникам необходимо решить задачу классификации неподтвержденных операций клиентов банка на основе данных историй операций в различных каналах.
Участникам необходимо решить задачу multi-label классификации для 41 финансового продукта клиентов банка на основе обезличенных данных заранее предоставленных признаков.
Участникам необходимо решить задачу прогнозирования временных рядов для клиентов банка (юридических лиц) на основе их профилей и истории транзакций.
Участникам необходимо предсказать категорию товаров на основе полученных данных о названиях товаров и их описаний.
Команда должна разработать алгоритм для поиска объектов (людей) на изображениях, полученных с беспилотных воздушных судов (БВС).
Примите участие в первом DataScience-соревновании от Альфа-Банка! Это не будет соревнованием по машинному обучению, так как на последнем этапе вы не будете подбирать гиперпараметры, а будете выбирать данные для разметки, как это происходит на практике, чтобы улучшить свое решение
Кто там? Предскажите, кто вошел в здание по времени и турникету.
Можно ли защититься от современных атак на ML модели, не сильно потеряв в качестве? Постройте свою модель, решающую ту же задачу классификации, но при этом устойчивую к Adversarial ML атакам на входные данные.
На что способен Adversarial ML для атак ML моделей на транзакционных данных? Попробуйте обойти, исказить и атаковать предложенную вам модель классификатора через атаку на данные.
Первое соревнование от МТС Digital Big Data по определению пола/возраста владельца cookie длительностью два месяца
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