Виктория Олейник заняла призовое место на конкурсе на летней школе в Киото

Международная летняя школа по машинному обучению (MLSS 2015 Kyoto), 29-я по счету, прошла в Киото с 23 августа по 4 сентября. Ученики летней школы могли принять участие в конкурсе по предсказательному моделированию Predictive Modeling Challenge.

Спикерами в летней школе в Киото были известные ученые и исследователи в области машинного обучения из таких университетов как MIT (США), Stanford (США), Левенский университет (Бельгия) и др. 

 За две недели, которые я провела в Киото, я познакомилась с огромным количеством студентов, аспирантов и преподавателей, которые приехали в Японию буквально со всего мира: из Китая, Чили, Ирана, Великобритании, Канады -- список можно продолжать очень долго. На таких мероприятиях очень остро чувствуется дух отсутствия границ в академическом мире. Но даже полмесяца не хватило, чтобы перезнакомиться со всеми участниками школы: их было почти полтысячи.

Несмотря на напряженный учебный график (мы учились по 7 часов в день), нашлось время и для того чтобы посмотреть Киото, и для того чтобы пообщаться с другими участниками в неформальной обстановке. Кроме того, организаторы позаботились о совместных мероприятиях. Поскольку мы были в Японии, а в Японии очень любят караоке, участников школы тоже решили к нему приобщить. Вечер караоке и, правда, удался. И когда на следующий день после него половина участников разговаривала шепотом, все почувствовали себя немного роднее.

Но главным событием, конечно, стал финальный банкет, на котором для нас выступили майко, ученицы гейши. Может, мы и не поняли всю глубину японского искусства, но зато мы с радостью по японской традиции разбили деревянную бочку саке и на разных языках произносили тосты, обещая встретиться снова.

Виктория Олейник 

Студенты летней школы могли принять участие в конкурсе по предсказательному моделированию, организованном University of Big Data, Kyoto University.

Перед конкурсантами ставилась задача: на основании массива данных за январь -- июнь 2015 г. о пользователях и товарах онлайн магазина для каждой пары пользователь-товар предсказать вероятность того, что данный пользователь купит данный товар в период с июля по сентябрь 2015 г. В качестве оценки качества предсказания была использована площадь под ROC-кривой (чем ближе значение к 1, тем выше качество модели).

Виктории удалось продемонстрировать результат 0.9324, что принесло ей 3-е место в конкурсе.