По следам Data Fusion: зачем идти на воркшопы и участвовать в соревнованиях по машинному обучению

Советы участникам и гостям митапа от человека, который придумывает для них конкурсные кейсы

По следам Data Fusion: зачем идти на воркшопы и участвовать в соревнованиях по машинному обучению
Дмитрий Тимохин

Эксперт-разработчик Центра разработки моделей для корпоративного бизнеса домена ИИ группы Иннотех (Холдинга Т1)

16-17 апреля в Москве наградили победителей ежегодного соревнования по машинному обучению Data Fusion Contest с призовым фондом 3 млн рублей. В этом году контест состоял из трёх задач: первая – по предсказанию категорий товаров, вторая – динамики платежей, третья – образовательная. Параллельно проходила конференция по анализу данных и технологиям ИИ, а также вручалась премия разработчикам самых сильных решений.

В статье хотим рассказать, как максимально эффективно использовать такие события участникам соревнования и обычным посетителям.

Зачем участвовать в митапах

Главная польза от участия в соревновании — возможность попробовать решить задачи, встречаемые в нашей практике на репрезентативных данных. Каждый раз перед разработкой заданий мы, как организаторы, собираем коллег из разных департаментов и поднимаем темы, которые были самыми востребованными за последние года. Также адаптируем под соревнования кейсы, до которых в процессе работы не дошли руки. Под каждую из таких задач мы выгружаем из различных доменных областей данные, такие как транзакции, остатки на счетах, профиль клиента и придумываем методы зашумления и обезличивания данных. После чего получаем «ок» от службы безопасности и отдаем участникам. В результате, задания получаются интересными и максимально приближенными к боевым.

Зачастую победители и участники с хорошими решениями соревнований получают приглашения в компании, что также не менее важно единовременного денежного приза.

Также участие в митапах позволяет прокачать навыки. В рамках соревнования на 80% закрывается цикл разработки, который происходит в организации: от анализа бизнес-задачи до передачи решения. Если работать в команде, можно в боевом режиме проверить свои лидерские качества и умение распределять задачи.

Простое изучение теории и онлайн-курсы не заменят митапы: в первом случае обычно есть линейный трек — задание и верное решение. На митапах участники ничем подобным не ограничены, поэтому часто могут использовать неожиданные решения и развивать свою креативность.

Как человек, который видел много команд и участников, чаще всего отмечаю следующие ошибки у ребят при решении кейса:

  1. Отсутствие погружения в бизнес-задачу. Бывает так, что человек ищет решение для совершенно не той проблемы. Перед разработкой важно погрузиться в бизнес-процессы конкретной отрасли (банковская, телеком и др.), понять, почему вообще такая задача появилась, в чем её ценность для бизнеса. Если есть знакомые из этой сферы — посоветоваться с ними, чтобы иметь другой угол зрения на ту же проблему и понимать контекст.
  2. Нежелание доводить дело до конца. Участники бросают начатое, потому что решение плохо идет и кажется недостаточно красивым и качественным. Но если так поступят все, то победит тот, кто не бросил, и даже с плохим продуктом дошёл до конца. Нужно быть упертым и целеустремленным.
  3. Неумение выдерживать дедлайны, что особенно часто случается у команд, где каждый занят своим направлением. Даже образцово проанализированные и обработанные данные не спасут команду, если на разработку совсем не осталось времени.
  4. Желание углубляться в частности. Сначала лучше собрать концепцию, накидать драфт, и, если он оказывается жизнеспособным, после переходить к деталям. Хорошо проработанные кусочки пазла, который не складывается в общую картину, никому не пригодятся.

Зачем становиться зрителем соревнований

По следам Data Fusion: зачем идти на воркшопы и участвовать в соревнованиях по машинному обучению

Здесь мотивация может различаться в зависимости от того, на каком этапе профессионального развития находится человек. Рассмотрим три варианта: школьник старших классов, студент и специалист с опытом в несколько лет.

Школьнику участие в таком событии поможет верхнеуровнево понять, хочет ли он заниматься машинным обучением, либо лучше пойти учиться на юриста или архитектора. Если искусственный интеллект действительно интересен, подсмотреть самые трендовые и перспективные направления. К моменту выпуска из университета пройдет минимум четыре года — нужно стараться сохранить актуальность. С учетом постоянных изменений в отрасли это не так просто.

Студенту — более предметно определиться с интересующим направлением. Будет ли это банковская сфера, телеком, наука; работа в частной компании или у регулятора. В рамках события можно пообщаться с представителями этих направлений, задать вопросы, подойти после выступлений в ходе деловой программы. Определить фокус, узнать о стажировках на стендах и взять контакты компаний, где было бы интересно пройти практику и после работать.

Специалисту такие события помогают провести ревизию своих знаний и используемых инструментов. Через 3-4 года практики работник становится заложником собственного опыта — пользуется старыми проверенными инструментами, хотя могло уже появиться что-то более совершенное, пишет вручную то, что уже автоматизировано и реализовано в виде библиотек. Такие вещи можно подсмотреть как при анализе конкурсных решений, так и во время знакомства с проектами коллег в рамках деловой программы.

Пользу в виде нетворкинга — встречи со старыми коллегами и однокурсниками, новые знакомства — тоже никто не отменял. Особенно когда дело касается людей на полной «удаленке». Подобное мероприятие — всегда повод, чтобы увидеться.

Как правильно посещать такие события

По следам Data Fusion: зачем идти на воркшопы и участвовать в соревнованиях по машинному обучению

Data fusion объединяет и соревнование, и конференцию, и премию. Событие большое, к тому разбито на два дня. Поэтому главное, что нужно сделать после регистрации на сайте, — составить дорожную карту:

  1. Выделить темы. Это может быть предметная область, в которой вы разбираетесь и развиваетесь, либо просто что-то интересное для вдохновения.
  2. Выделить спикеров, которых хотелось бы послушать, с чьими проектами познакомиться.
  3. Составить план посещения: на какие выступления идем, есть ли вопросы, которые хотелось бы задать, есть ли другие задачи (обменяться контактами, обсудить сотрудничество, узнать подробнее о проектах внедрения и импортозамещения и т.п.).

Во время мероприятия не стоит стесняться задавать вопросы, даже если они кому-то могут показаться странными. Главное, что вы проясните непонятные детали, а спикеру это покажет, что его внимательно слушали и интересуются темой. Пусть и смотрите на вопрос с какого-то необычного ракурса.

Старайтесь не опаздывать, так как на многие сессии заполняются очень быстро, а залы ограничиваются количество мест. Порой администраторы просят пройти в соседние залы и смотреть онлайн трансляцию, что не может не расстроить слушателя, который приехал посмотреть все офлайн.

И последний совет: постарайтесь подкрепиться перед событием. Хоть на подобных мероприятиях и есть что-то вкусное, но из-за плотности сессий можно не успеть полакомиться пирожком с чаем!

6
1 комментарий