Турникеты 2.0: Чей это след?

Кто там? Предскажите, кто вошел в здание по времени и турникету. Но теперь легче: мы знаем, что "след" через турникеты принадлежит "Х". Кто этот "Х" предстоит вычислить по данным, которые нам известны. А ID юзеров известны по обучающей выборке (кроме нескольких новых!).

Соревнование по структуризации чеков ОФД

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

Data Fusion Contest 2023 — Задача 2 «Защита»

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.

Data Fusion Contest 2023 - Задача 1 «Атака»

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.

MTS ML CUP

Первое соревнование от МТС Digital Big Data по определению пола/возраста владельца cookie длительностью два месяца

Ужасы медицинских данных: Маммография

В этом соревновании тебе предстоит обучить модель, которая предсказывает, какую классификацию по шкале Bi-Rads врачи поставили тому или иному пациенту.

RecSys Course Competition

Соревнование Data Fusion Contest 2022. Задача Education

Упражнение для тех, кто хочет научиться работать с индустриальными данными транзакций и кликстримов: создайте алгоритм, способный предсказывать наличие высшего образования у клиента.

Соревнование Data Fusion Contest 2022. Задача 2 Puzzle

Разминочная задача: решите Matching задачу в случае, когда все кандидаты в паре заранее известны, но сами пары не предоставлены. Простор для пост-обработки, схожей с составлением паззла.

Соревнование Data Fusion Contest 2022. Задача Matching

Решите Matching задачу: по данным транзакций и кликстрима, требуется сперва построить обезличенные вектора. Затем для каждого клиента ВТБ нужно сопоставить вектора и отранжировать клиентов "Ростелекома" по вероятности их совпадения.