«ML Hackathon»: как это было

За призы в Machine Learning Hackathon боролось 28 команд из Санкт-Петербурга, Москвы, Томска, Екатеринбурга, Рязани и Еревана. Все участники — студенты, магистранты и аспиранты вузов, но были и исключения. Например, среди членов команды «Ping_win» был 14-летний школьник. К слову, команда стала одним из победителей соревнований.

«Хакатон прошел отлично! Думаю, большую роль сыграли родные стены и, конечно, замечательные организаторы, которые предложили ребятам интересные задачи и достойные призы за их решения. Я очень рад, что мы можем создавать подобные мероприятия при поддержке Университета ИТМО и нашего Технопарка, давать талантливым студентам шанс рассказать о себе и начать свой бизнес», — поделился впечатлениями руководитель студенческого клуба «Digital Generation», один из организаторов хакатона Кирилл Плугин.

Кирилл Плугин
Кирилл Плугин

Несмотря на то, что в хакатоне был всего один трек — машинное обучение, у участников было целых семь заданий на выбор. «Sales forecast» — задача от компании AMZScout. Студенты должны были спрогнозировать продажи продукта на следующие шесть месяцев на основе исторических данных.

Еще шесть заданий предложил фонд Botan Investments. Так, в задаче «Voice processing» предлагалось исправить акцент, сделать более уверенный голос и изменить голос на голос другого человека/селебрити. В «Sing like a Pro» — профессионально обработать голоса в музыкальных целях; в «Non-copyrighted images» — создать non-copyrighted фото по заданной теме; в задаче «Media Compression» необходимо было оптимизировать трафик видеоконтента. в «TikTok for...» — использовать алгоритм распространения контента в TikTok для разработки подобной системы в других областях и сферах; а задача «Calories Calculator» включала подсчёт калорий в еде на основе картинки.

ML Hackathon
ML Hackathon

В распоряжении участников было 48 часов и пять трекеров, которые давали советы и рекомендации командам во время их работы над продуктом.

В жюри соревнований вошло 34 человека. Среди них были представители Технопарка ИТМО, специалисты университета по машинному обучению, программированию, а также действующие руководители стартапов и бизнеса.

«Я общался с командами на протяжении всех дней разработки, консультировал их, потом оценивал результаты работы по направлению “Voice”. Хочу отметить, что половина проектов была действительно сильной. Ребята разобрались в продукте, поняли, как его можно вывести на рынок, какие будут трудности, подводные камни — проработали эти аспекты. Но кто-то, конечно, был слабее. Любопытно, что не все коллективы дошли до конца. Около 30% отсеялось по пути — и это интересный кейс с точки зрения стартапа, потому что по факту здесь произошло за 2-3 дня то, что с командами стартаперов происходит за три месяца: кто-то бросает начатое, кто-то не справляется и сворачивает работу. Здорово, что к акселерации приблизились только самые мотивированные участники», — рассказал трекер хакатона, наставник Акселератора ИТМО Глеб Лопин.

Глеб Лопин
Глеб Лопин

Победители и призы

Лучшее решение задачи «Sales Forecast» от AMZScout предложила команда «Ping_win». Ее участники получили 75 000 рублей. Кроме того, их пригласили в компанию, чтобы обсудить возможное сотрудничество и реализацию технологии.

«Мы должны были научить систему прогнозировать количество продаж на каждую единицу товара на основе исторических данных. И мы сделали это. Мы построили прогноз, учитывая корреляцию с макропоказателями, курсами валют, котировками, ценами на нефть и золото. Думаю, что мы победили, потому что смогли предоставить наиболее точные данные и показать механизм, который способен выдавать прогнозы высокого качества», — рассказал Евгений Миленин, участник команды «Ping_win».

Команда «Ping_win»
Команда «Ping_win»

В номинациях от фонда Botan Investments победителями стали: «Voice processing» — команда «Сковородка», «Sing like a Pro» — команда «DeepKotix», «Media Compression» — команда «Барбос низкий лосс», «Non-copyrighted images» — команда «4 ближайших соседа» и «Calories calculator» — «PANDAS».

Все они выиграли по 50 тысяч рублей, а также возможность стать суперпобедителем, получить дополнительные 50 тысяч рублей, но главное — принять участие в отборе на финансирование от инвесторов из Лос-Анджелеса, чтобы получить 50 тысяч долларов на развитие бизнеса.

Команда «4 ближайших соседа»
Команда «4 ближайших соседа»

Суперпобедителем стал коллектив — «4 ближайших соседа», разработавший алгоритм по созданию non-copyrighted фото под конкретную тему.

«В команде нас было трое: Александр Комшанов, Дмитрий Чернявский и Эвелина Гудаускайте, все мы студенты ИТМО 3 курса по направлению ИС. Наше решение трека — это веб-сервис, который позволяет генерировать картинки по описанию. Он должен сократить время, которое дизайнеры тратят на поиск подходящих изображений и ускорить процесс их работы. Пользователь пишет свой запрос, он отправляется на сервер, где кодируется и передается нейронной сети, она, в свою очередь, генерирует подходящую картинку, которую и получает пользователь. Мы сделали MVP, теперь в планах — улучшить качество нашей модели для генерации картинок и добавить функционал по уточнению запроса пользователя», — рассказала участница команды «4 ближайших соседа» Эвелина Гудаускайте.

Еще две команды получат по 50 тысяч долларов на акселерацию в течение четырех месяцев. Свое решение американские инвесторы объявят до конца марта. Представители Технопарка ИТМО отметили, что предложат некоторым командам с интересными решениями также пройти акселерацию.

Перейти к содержанию