7-8 ноября в Киеве состоялся первый Data Science хакатон. Инициатором выступила общественная организация “Научное сообщество студентов и аспирантов НТУУ КПИ” (Student Science Association of NTUU KPI, SSA). Мероприятие проходило в офисе компании Grammarly и вызвало настоящий ажиотаж среди молодых разработчиков.
“Это было утомительно, бессонно, но очень стимулирующе, — именно так охарактеризовали хакатон его организаторы. — …А самое главное, что он показал актуальность создания сильного общества в области Data Science, которое могло бы быстро развиваться и дарить много свежих идей и актуальных проектов”.
В результате “мозгового штурма” участники мероприятия презентовали 8 интересных проектов, практически все они были представлены с демо-версиями, — рассказывают организаторы хакатона на странице SSA в Facebook.
Судьи выбрали 4 команды-призера. Конкуренция была достаточно сильной — об этом свидетельствует разделение второго места между двумя командами.
[metaslider id=5537]
Первое место занял проект команды kuDATA, суть которого заключалась в переложении фразы, сказанной одним человеком, на голос другого человека.
Второе место разделили команда Allen-Ai-Googler, решавшая задачу Kaggle «The Allen AI Science Challenge» (интересно, что в один момент в течение ночи участники обошли лучший текущий показатель на Kaggle), и команда Deep Vehicle, работавшая над задачей распознавания моделей автомобилей по фотографиями с использованием Deep Learning.
Третье место заняла команда Way.me, разработавшая систему предоставления рекомендаций туристических туров на основе профиля пользователя в социальных сетях.
Финальные презентации проектов доступны по ссылке: https://goo.gl/cLofa6
“Было очень трудно судить проекты: они все были классные и были доведены до стадии работающего прототипа, — пишет на своей странице в Facebook член судейского комитета, руководитель направления Computer Vision в ZZ Photo Артем Чернодуб. — Кроме всего позитива, у меня возникло некое странное чувство, похожее на чувство зависти к ребятам, которые сейчас только закончили ВУЗ или находятся на старших курсах — возможности для занятий системами искуственного интеллекта и робототехникой сейчас в разы больше, чем 10 лет назад. Это прежде всего качественные онлайн-курсы математики и машинного обучения, бесплатные открытые фреймворки на любой вкус, датасеты, а также доступность 3D-принтеров и дешевых Arduino-подобных конструкторов электронных девайсов — похоже, что сейчас действительно наступает время лепить роботов. И современные студенты и выпускники совершенно не стесняются всем этим активно пользоваться — чему я лично несказанно рад!”