AI.Hack – серия хакатонов в Москве и Санкт-Петербурге



    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:

    1. Найти максимальное количество закономерностей в покупке нефтепродуктов и разделить клиентов на сегменты на основе каждой закономерности
    2. 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.
    Share post

    Similar posts

    Comments 0

    Only users with full accounts can post comments. Log in, please.