В Москве прошел RAIF Hackathon 2018 с призовым фондом более 1 000 000 рублей

Поиск по сайту

bit.samag.ru

Web

Рассылка Subscribe.ru

подписаться письмом

Вход в систему


Запомнить меня
Регистрация Забыли пароль?

О журнале

Ваше мнение

Статьи

Общие тенденции и тренды

Архив

Мероприятия

Календарь мероприятий

март

2026

показать все

Новости партнеров

05.03.2026

МТС AdTech и MWS AI: 24% трудоспособного населения России регулярно пользуются генеративным ИИ в формате чатов

05.03.2026

Эксперт SafeERP Римма Кулешова: безопасность ERP больше не про ИТ, а про выживание бизнеса

05.03.2026

Не внедривший — жалеет: каждый третий предприниматель пожалел, что не внедрил автоматизацию раньше

03.03.2026

«Байкал Электроникс» и РЕГЛАБ заключили миллиардный контракт на поставку микроконтроллеров Baikal U-1000

02.03.2026

«СиСофт Девелопмент»: цифровая трансформация в строительстве и нефтегазе идет полным ходом

показать все

Статьи

06.03.2026

Как компьютеры понимают текст?

06.03.2026

Как компьютеры понимают текст?

30.12.2025

Как найти идею и перезапустить продукт в «красном океане»

30.12.2025

Интеграция как бизнес-задача

28.12.2025

Soft skills на руководящих должностях

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

показать все

В Москве прошел RAIF Hackathon 2018 с призовым фондом более 1 000 000 рублей

Главная / Новости партнеров / В Москве прошел RAIF Hackathon 2018 с призовым фондом более 1 000 000 рублей

23 октября в рамках масштабного делового форума RAIF (The Russian Artificial Intelligence Forum) состоялся финал RAIF Hackathon 2018. Участники соревнования решали реальные бизнес-задачи с применением технологий ML/AI. Партнерами хакатона выступили компании «Утконос», Росреестр и НЛМК, которые предоставляли обезличенные бизнес-данные.

—

RAIF Hackathon 2018 включал в себя два этапа. В рамках отборочного онлайн-тура, который прошел с 5 по 19 октября, было получено 322 заявки от разработчиков из разных городов России. Работы оценивало квалифицированное жюри, в состав которого вошли эксперты крупных компаний российского рынка.

Команды распределились по трем номинациям:

Оптимизация процессов производства (НЛМК);

Анализ спроса на товары (Утконос);

Прогнозирование кадастровой стоимости объектов (Росреестр)

В финал прошли 42 команды в номинации от НМЛК, 4 команды — в номинации от «Утконос» и 5 команд — в номинации от Росреестра.

В рамках финального офлайн-соревнования, прошедшего 23 октября на площадке второго российского форума по системам искусственного интеллекта RAIF 2018, участникам были выданы дополнительные данные. После почти 4 часов кодинга и дальнейшей защиты проектов в творческих номинациях, жюри определило победителей.

В номинации Росреестра финалистом стала команда r_test. Ребята провели глубокий анализ внешних данных и использовали такие параметры, как расстояние до ближайшей ж/д станции, водоёма и до точек интереса (POI).

Команда Help The Platipus, решившая задачу от «Утконос» и ставшая победителем в этой номинации, сфокусировалась на анализе групп сопутствующих товаров и групп товаров-заменителей. Также была оценена экономическая эффективность решения.

В номинации НЛМК победа была определена по абсолютному показателю — максимальной прогностической точности ML-модели. В результате упорной борьбы полуфинала среди 30 команд, победу одержала команда Keksik.

Призовой фонд более 1 000 000 рублей был разделен между победителями — каждая команда получила по 350 тысяч рублей.

По завершении хакатона состоялась техническая секция, ведущим которой выступил Виктор Кантор, автор курса Data Mining in Action. Ученые, математики и эксперты Data Science ведущих российских компаний поделились опытом и новейшими кейсами в сфере ML/AI.

Константин Воронцов (МФТИ) рассказал о тематических векторных представлениях текстов, графов и транзакционных данных. Эмели Драль (Mechanica.AI) выступила с докладом об искусственном интеллекте в сфере производства, что было особенно интересно после задачи от НЛМК по оптимизации производственных процессов в рамках хакатона. Николай Князев («Инфосистемы Джет») провел сравнение метрик бизнеса и машинного обучения. Выбор правильной метрики был одним из параметров, по которым определялся победитель в номинации «Утконос». Дмитрий Бугайченко (Одноклассники) познакомил присутствующих с построением витрины контента с помощью потокового анализа данных и обучения с подкреплением. Алексей Каткевич («Инфосистемы Джет») поделился с участниками, как правильно переносить ML-модели в продуктив, а Евгений Бурнаев (Сколтех) привел кейсы по обнаружению аномалий и прогнозу неисправностей на транспорте.