IDAO: подведены итоги первого тура международной олимпиады по анализу данных
20 февраля подведены итоги онлайн-этапа Международной олимпиады по анализу данных IDAO (International Data Analysis Olympiad), которую проводит факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ в партнерстве с университетом Harbour.Space (Барселона), компанией «Яндекс». Золотым спонсором Олимпиады выступает «Сбербанк».
На Олимпиаду зарегистрировалось 902 команды: это 1533 участника из 55 стран мира. В финал IDAO вышла 31 команда, в том числе специалисты по анализу данных из России, Беларуси, Израиля, Перу, Индии, Бразилии, Украины и Азербайджана.
«Три недели бессонных ночей и ранних подъемов, когда засыпаешь с коллаборативной фильтрацией, а просыпаешься с градиентным бустингом…» — говорит Самир Маммадов, финалист онлайн-раунда из университета ADA, Азербайджан.
Финал международной олимпиады пройдет в Москве 2–4 апреля в офисе компании «Яндекс». За 36 часов соревнования участники попробуют не просто обучить модель, а создать полноценный прототип, который будет тестироваться как с точки зрения точности, так и с точки зрения производительности.
International Data Analysis Olympiad (IDAO) — это первая международная олимпиада по анализу данных в России, и организаторы рады интересу, который вызывает машинное обучение у студентов, сотрудников компаний и независимых специалистов в данной сфере.
International Data Analysis Olympiad создана ведущими специалистами по анализу данных для своих будущих коллег. Своей целью олимпиада ставит объединение аналитиков, ученых, профессионалов и начинающих исследователей со всего мира вместе на одной площадке.
В рамках очного тура олимпиады пройдут лекции и мастер-классы специалистов международного уровня по машинному обучению и Data Science.
Победители IDAO получат ценные призы. Кроме того, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и Harbour.Space University предоставят лучшим командам стипендии, полностью покрывающие стоимость обучения на своих образовательных программах.
Вам также может быть интересно:
Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
Высшая школа экономики представляет шесть направлений олимпиады «Я — профессионал»
«Я — профессионал» — олимпиада для студентов со всей страны, открывающая доступ к миру возможностей: бонусы при поступлении в магистратуру Вышки, стажировки в партнерских компаниях (Яндекс, ВТБ, Сбер, РЖД и другие), денежные призы. VIII сезон соревнований предлагает участникам более 70 разнообразных направлений для проверки знаний и навыков. Высшая школа экономики является вузом-организатором шести из них: «Экономика», «Социология», «Урбанистика», «Бизнес-информатика», «Журналистика» и «Дизайн».
«Наша система позволяет предотвращать сбои в работе центров обработки данных»
Студент первого курса магистерской программы «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте» Константин Балцат с командой единомышленников разработали систему прогнозирования отказов жестких дисков на основе машинного обучения. С этим проектом они второй год подряд входят в число лучших на хакатоне «Цифровой прорыв». «Вышка.Главное» побеседовала с Константином о разработках инноваций и учебе в университете.
НИУ ВШЭ и ПСБ провели хакатон по ИИ для студентов ведущих вузов страны
В конце сентября онлайн-кампус НИУ ВШЭ и ПСБ организовали хакатон для студентов, которые увлекаются анализом данных, визуализацией и машинным обучением, а также студентов креативных индустрий. На хакатон зарегистрировалось 620 человек, приняло участие 428 человек из разных регионов РФ. За первое место боролись студенты лучших российских университетов, а также учащиеся из других государств. Победителями турнира стала команда из Вышки.
«В третий раз соберем на площадке ВШЭ лучших ученых и исследователей ИИ в России»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Центр ИИ 25–26 октября в Москве организуют конференцию Fall into ML 2024. Главной темой ежегодного мероприятия станут перспективы развития фундаментального искусственного интеллекта. Титульным партнером конференции выступит Сбер.
Школа по ML в биоинформатике: «отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала»
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел ежегодную летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике, слушателями которой стали более 300 человек из разных университетов, институтов и организаций. Всего на событие зарегистрировались более 800 человек. Трехдневная программа включала в себя лекции и семинары.
Перед участниками Всероссийского кейс-чемпионата откроется новое окно возможностей
Всероссийский кейс-чемпионат школьников по экономике и предпринимательству, регистрация на который продолжается до 3 октября, проводится при поддержке Сбера. Всех, кто планирует принять в нем участие, в этом году приглашают также зарегистрироваться на Школьный акселератор Сбера. А участников Школьного акселератора ждут в составе команд Всероссийского кейс-чемпионата. Рассказываем, в чем заключается интеграция кейс-чемпионата и акселератора, какие преимущества она дает.
DANO: пять причин принять участие в Национальной олимпиаде по анализу данных
Стартовала регистрация на DANO — олимпиаду для всех, кому нравится аналитика, математика и информатика. Заявки принимаются до 2 октября. Заполнить регистрационную форму и узнать подробности можно на сайте. В прошлом году состязание объединило тысячи участников со всей России. Лучшие из них получили преференции при поступлении в ведущие вузы, а также возможность стажироваться в одной из крупнейших экосистем страны.
Ученые НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции
Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах. Исследование проводилось на примере субъектов Приволжья. Результаты опубликованы в журнале HSE Economic Journal.