9-го жовтня студенти, аспіранти і молоді викладачі кафедри САКМІГ приєднались до Всесвітніх конкурсів Kaggle зі штучного інтелекту. Розпочато формування 3-х команд з такими попередніми назвами:- SAIT-1 VNTU (аспіранти спеціальностей 124 і 126 та студенти бакалаврату 1-го курсу з 126 (спеціалізація «Прикладні ІТ»), капітан – аспірант 3-го курсу з 124 Михайло Дратований,
– SAIT-2 VNTU (студенти усіх наших 1-4 курсів бакалаврату 124, 2-го курсу з 126 (спеціалізація «Прикладні ІТ») та магістратури 1-2 курсів з 126, капітан – доцент, к.т.н. з 126 Андрій Ящолт),
SAIT-3 VNTU (4 студенти 3-го курсу і студенти 1-го курсу з 124, капітан – студент 3-го курсу з 124 Іван Клішин).
Капітани Михайло Дратований та Іван Клішин вже брали участь разом з проф. Мокіним В.Б. у попередньому конкурсі Kaggle з передбачування вартості поїздок на таксі. Крім того, в усіх командах передбачена квота до 2-х місць для учнів 11 класів, які навчатимуться на курсах кафедри САКМІГ з прикладних ІТ штучного інтелекту. Інші учасники повинні бути тільки з числа студентів різних рівнів освіти кафедри САКМІГ. Вони будуть отримувати допомогу кандидатів наук зі спеціальності 126 від доцентів каф. САКМІГ: Андрій Ящолт, Ілона Варчук, Олексій Козачко.
ІТ-компанія “NestLogic” запропонувала стартувати у конкурсі з передбачування вартості покупок в Інтернет магазинах Google по усьому світу “Google Analytics Customer Revenue Prediction”, гарантуючи призи найкращим командам з Вінниці. Усім учасникам Kaggle надає csv-файл з біля 1 млн. записів (з покупками з біля тисячі міст, у т.ч. міст Київ, Львів, Харків тощо) з більш як півсотнею параметрів у кожному. Треба навчитись передбачувати вартість покупок кожним користувачем і дана контрольна вибірка більш як на 800 тис. записів. Є ще ряд додаткових умов. Задача – досить складна і нетривіальна.
Враховуючи недостатній досвід учасників змагань з програмування Python, проф. Мокін В.Б. допоміг їм написати заготовку програмного коду, яка зчитує усі параметри, у т.ч. з JSON-формату, оптимізує їх типи даних і перелік параметрів (це дозволило в 7 разів зменшити обсяг тренувальних і контрольних файлів даних з 1,4 Гб до 200 Мб, що значно прискорює оброблення), ідентифікує типову високошвидкісну модель LG-бустингу з 5-разовою крос-валідацією, об’єднує усі сеанси відвідування магазинів по кожному користувачу і обчислює логарифмічну оцінку вартості, відповідно до вимог завдання. Ніяка обробка та кластеризація чи класифікація вхідних даних не проводилась – це повинні зробити учасники змагань. Для перевірки працездатності проф. Мокін В.Б. завантажив результат передбачування в Kaggle – він очікувано посів місце серед останніх із 2309 команд, хоча, на диво, обігнав більше 300 команд і лише на 0,3% відрізняється від 3-го місця.
Тим часом, проф. Мокін В.Б. планує паралельно зі студентами написати вже нормальну програму з кластеризацією змінних та іншими прийомами. Після того, як 15 листопада завершиться цей конкурс, буде проведено спільний семінар з обміну досвідом. Оскільки головне в цьому, це – навчитись грамотно застосовувати технології штучного інтелекту на практиці. Потім – буде інший конкурс.
До уваги, учнів та студентів, формування команд триває до 7 листопада, але в команду можна увійти, тільки надавши їй якусь ідею, яка дозволить їй піднятись в рейтингу – одного бажання недостатньо. Учні, які бажають долучитись, можуть напряму контактувати через Facebook-мессенджер з капітанами або проф.Мокіним В.Б.. Після 15 листопада буде новий набір.