«Инфосистемы Джет» и Data Mining in Action оценили уровень студентов

«Инфосистемы Джет» и Data Mining in Action подвели итоги совместного некоммерческого ML-курса (курса по машинному обучению). Из 540 слушателей награды удостоились 20 лучших — как студентов вузов, так и начинающих специалистов в ML и смежных областях. Изюминкой стало соревнование среди участников направления «Индустрия», которые реализовали ML-модель для построения индивидуальных образовательных траекторий.  «Инфосистемы Джет» выступила генеральным партнером мероприятия.

Некоммерческий курс по машинному обучению Data Mining in Action (DMIA) проходил в Москве с февраля по конец апреля. Из тысячи желающих обучаться вступительное тестирование прошли 540 человек. Эксперты «Инфосистемы Джет» поделились практическим опытом реализации ML-проектов, а также провели для слушателей направления «Индустрия» итоговое соревнование по созданию ML-модели на базе реальных обезличенных бизнес-данных.

Задачей участников соревнования было прогнозирование индивидуальных образовательных траекторий для учащихся того или иного образовательного курса. Аналогичное решение было реализовано компанией «Инфосистемы Джет» в рамках интенсива «Остров 10–21», организованного Университетом НТИ в июле 2018 г. на острове Русский. Тогда число желающих посетить лекции превышало возможности площадки — выходом стало составление персональных расписаний с помощью ML, учитывающих предпочтения каждого конкретного участника.

Студентам DMIA также предлагалось спрогнозировать выбор каждого из слушателей интенсива «Остров 10–21», имея данные о самом мероприятии, участниках и лекциях, выбранных ими в предыдущий период. Качество решения определялось по соответствию прогноза реальной статистике интенсива.

Решение победителя использовало часто применяемые на практике подходы — градиентный бустинг, решающие деревья и кодирование категориальных признаков средними значениями.

«Разработка индивидуальных образовательных траекторий – одно из основных направлений развития образования в России и мире. Но на сегодня нет автоматизированных систем, позволяющих строить образовательные курсы для каждого ученика в отдельности с учетом всех его особенностей и интересов. На “Острове 10-21” удалось собрать действительно ценный набор данных, в которых отмечен не только выбор лекций каждого из участников, но и уровень интереса к этим лекциям благодаря специальной системе ставок. В будущем, научившись прогнозировать такие ставки, можно будет перейти к построению рекомендательных систем и индивидуальных помощников на основе машинного обучения», — отмечает Николай Князев, руководитель группы машинного обучения «Инфосистемы Джет».

«Примерно 50% слушателей индустриального направления DMIA на данный момент окончили вузы, а 43% уже работают, то есть в соревновании участвовали как студенты, так и уже начавшие свой карьерный путь специалисты. Примечательно, что среди лучших подходов были решения и тех, и других», — рассказывает Виктор Кантор, эксперт по машинному обучению, организатора и преподаватель курса DMIA. 

16 мая, 2019

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

19.04.2024
Банкиры просят продлить сроки импортозамещения «инософта»
19.04.2024
Россияне смогут получить ЭП за пределами страны
19.04.2024
В России появится консорциум по кибербезопасности ИИ
19.04.2024
Сразу несколько мессенджеров пропали из китайского App Store
18.04.2024
У нас есть GitHub дома. Вместо нацрепозитория готовое решение от вендора?
18.04.2024
Минэк создаст профильную комиссию по ИИ-расследованиям
18.04.2024
Видеоидентификация клиентов банков уже в этом году?
18.04.2024
Дано: смартфон. Форма: «Аквариус». Суть: «Лаборатория Касперского»
18.04.2024
Члены АБД утвердили отраслевой стандарт защиты данных
17.04.2024
ФСТЭК будет аттестовать не готовое ПО, а процесс его разработки

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных