Подведены итоги Чемпионата по машинному обучению Live Coding Battle
В турнире благотворительного проекта «Искусственный интеллект: быстрый старт с нуля» приняли участие ребята с инвалидностью по слуху и с заболеваниями опорно-двигательного аппарата, учащиеся школ и студенты технических и компьютерных специальностей из 40 городов России, а также Австралии, Белоруссии, Казахстана и Украины.
Задачи чемпионата были направлены на закрепление знаний и навыков, полученных в процессе просмотра онлайн-курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля», и предназначены для постепенного продвижения участников от нулевого уровня до первой учебной задачи машинного обучения.
Задачи проверялись автоматически и покрывали темы: Python, визуализация данных, pandas, SQL, предварительный анализ и статистика, обучение модели классификатора. Победителями турнира стали москвичка Елена Семерова, москвич Александр Ооржак и Даниил Карагулин из Нижнего Новгорода соответственно. И вот что они рассказали о своем опыте.
Сколько вам лет, где вы учитесь/работаете, из какого города?
Елена Семерова: Мне 21 год, живу в Москве, учусь в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики»
Александр Ооржак: Мне 31 год. Родился и до университета жил в городе Кызыле, Республика Тыва. Поступил и окончил геологический факультет МГУ им. М. в. Ломоносова, кафедра инженерной и экологической геологии. Долгое время работал по специальности, достиг карьерного потолка и решил сменить сферу деятельности, попробовав свои силы в IT.
Даниил Карагулин: Мне 21 год, живу в Нижнем Новгороде, Учусь в ННГУ им. Лобачевского - Институт информационных технологий, математики и механики (ИИТММ), по специальности «Математика», на 2 курсе.
Почему решили изучать Big Data и Data Science?
Елена Семерова: Я технарь по своей натуре, и в ВУЗе изучала на младших курсах математику и программирование, но по отдельности они мне не казались чем-то «тем самым», просто изучать математику не казалось перспективным, просто писать код и придумывать алгоритмы было неинтересно.
И вот в какой-то момент начала узнавать о мире машинного обучения и Data Science, сразу поняла, что вот то, что я искала, теперь изучаю эту областьо:-)
Александр Ооржак: Обрабатывая данные лабораторных испытаний грунтов, хотелось автоматизировать анализ. Увидел в рекламе специальность от Yandex и курс ВШЭ (Воронцова) по Data science на Cousera.org, открыл и втянулся.
Даниил Карагулин: Мною двигал интерес к Data Science, анализу данных. Вследствии этого я интересовался сферой больших данных, в частности курсами трека «ИИ старт с нуля». Сейчас я расширяю свои знания в сфере ИИ, это мне кажется перспективнее и в большей степени соответствует моим интересам: рациональное мышление, программирование, анализ данных, и как научное, и как профессиональное направление.
Как вообще узнали о чемпионате и почему решили поучаствовать?
Елена Семерова: Увидела рекламную запись в какой-то из социальных сетей и подумала, что почему бы и нет. Еще как оказалось, необходимо было пройти курс перед самим чемпионатом, а оставалось буквально день-два, поэтому это был даже некий челлендж за короткий срок успеть получить сертификат и принять участие.
Александр Ооржак: Увидел в канале Slack-a Школы 21 Сбербанка ваш курс на Stepik, посмотрел содержание и решил им заняться. Его плюсом также было то, что при прохождении можно было принять участие в турнире.
Даниил Карагулин: Узнал я о чемпионате случайно, по рекламе из группы с мемами по программированию. Решил участвовать в соревновании, так как хотел посостязаться, проверить свои знания и навыки.
Легко ли было решать задачи турнира? Вы же стали победителями
Елена Семерова: Некоторые легко, а некоторые удивили. Думала, что будут сложности с задачами по SQL, так как была плохо с ним знакома, но посидев и поизучав, справилась и с ними. Самыми трудными оказались задачи на визуализацию, там пришлось долго посидеть.
Также было интересно решать последнюю задачу, где нужно было обучить модель и сделать предсказания на данных.
Александр Ооржак: В целом задачи турнира были связаны с лекциями курса, так что проблем не возникало. Исключение составили только задачи визуализации данных, при решении которых нужно было предугадать возможные требования валидатора.
Даниил Карагулин: В основном задачи мне давались легко, только в некоторых случаях были затруднения, например, задачи по визуализации.
