Привет, Хабр! Совсем скоро в Москве и Санкт-Петербурге будут проводиться хакатоны, посвященные AI.
Искусственный интеллект не в первый раз становится предметом хакатона, потому что решения, которые можно построить с его помощью, ограничены по сути только фантазией и умением команд.
В этот раз задачи ставят:
- Газпром нефть
- Центр речевых технологий
- Протек
- BestFit.ai
- Робомед
Но обо всем по порядку.
Газпром нефть
Компания с 2016-го года ведет подробное логирование транзакций клиентов – оплату по картам бензина и товаров, продающихся в небольших магазинах на территории АЗС.
Участникам для работы будет доступно около 1,5 Гб данных.
А вот что нужно будет сделать:
Прогнозирование оттока клиентов
Санкт-Петербург
C помощью предоставленных данных создать алгоритм, который сможет выявлять среди клиентов тех, кто планирует перестать заправляться на АЗС «Газпром нефть». То есть, необходимо создать прогностическую модель пользователя с горизонтов в 1 месяц. Из представленных командами вариантов будет выбран 1 лучший.
Кластеризация клиентов на основе покупки нефтепродуктов и поиск закономерностей потребления сопутствующих товаров и услуг
Санкт-Петербург
Нужно проанализировать и создать максимально возможное количество сегментов Клиентов на основе покупки нефтепродуктов.
Для каждого из выделенных сегментов найти специфические закономерности потребления сопутствующих товаров и услуг.
Dataset — транзакционный поток продаж сети АЗС «Газпром нефть», который вы используете для решения кейса.
- Продажи НП
- Продажи СТИУ объединенные в номенклатурные группы
Задание состоит из двух частей:
- Найти максимальное количество закономерностей в покупке нефтепродуктов и разделить клиентов на сегменты на основе каждой закономерности
- Внутри сегментов клиентов из пункта 1 найти максимальное количество закономерностей размера и факта покупки \ непокупки сопутствующих товаров с детализаций до «Номенклатура ЕКТУ Подгруппа 4»
Задание для Москвы
Москва
Подробности будут известны после 12-го марта.
Центр Речевых Технологий
Работа предстоит с данными, полученными с камер наблюдения за пешеходными переходами
Интеллектуальная система визуального контроля
Санкт-Петербург
Нужно создать «умную камеру наблюдения». Она должна следить за движением пешеходов и транспортных средств, фиксировать нарушения — превышения скорости, движение на красный свет, аномальные траектории движения
Протек
Построение рейтинговой системы
Москва
Система будет использоваться для рейтинга производителей лекарственных препаратов. Основанием послужат письма об изъятых лекарствах с учетом причин изъятия, отзыва и прекращения обращения.
Информация не предоставляется в готовом виде – вместо этого дается список открытых источников.
BestFit.ai
Классификация изображений автомобилей
Москва
Разработка модели классификации изображений автомобилей по различным характеристикам, связанным с особенностями восприятия дизайна автомобиля человеком. Задача на пересечении машинного обучения и нового научного направления — цифровой психологии. Решение будет разрабатываться на основе реальных данных из нашей экспериментальной базы BestFit.ai
РобоМед
Компания представит 2 задания, по одному на Москву и Санкт-Петербург. Направление – анализ датасета обезличенной выборки медицинской тематики.
Где и когда
Санкт-Петербург
9-11 марта (прием заявок окончен)
Газпром нефть
Виленский пер., дом 14
Москва
16-18 марта (сбор заявок на участие – до 14 марта)
Коммуна ВЭБ
2-й Донской проезд, д.9
Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут.
