Привет, Хабр! Вот скажи, читатель, часто тебе в рекламных объявлениях попадаются действительно нужные вещи? Такие, которые видишь и думаешь: «Как я вообще без этого жил?». В идеальном мире будущего должны остаться только такие объявления и мы уже к этому идем за счет использования ML-моделей.
Разработка таких моделей – главная задача Avito ML Cup, соревнования с призовым фондом в 600 000 рублей. Участники стартуют с набором данных после анонимизации – о рекламных кампаниях, истории взаимодействия пользователей с объявлениями. Цель – разработать модель, которая сможет рекомендовать пользователю наиболее релевантную рекламу на основе этих данных. Модель должна предсказывать вероятность того, что пользователь кликнет на рекламное объявление, исходя из его характеристик и предпочтений. Условия победы – создать модель, которая лучше всего предскажет вероятность клика.
Участвовать могут специалисты любого уровня и стека, можно объединяться в команды до 4 человек. Еще немного важного о правилах:
решения проверяются автоматически. Запуск происходит на полностью закрытых тестовых данных, которые не передаются участникам;
на лидерборде рейтинг участников будет рассчитываться по подвыборке ответов из тестовых данных;
количество сабмитов в день: 5;
метрика соревнования — ROC-AUC.
Подробно с правилами Avito ML Cup можно ознакомиться здесь.
Общий призовой фонд AvitoTech ML Cup – 600 000 рублей: 250 000 рублей за первое место, 200 000 рублей – за второе, 150 000 рублей – обладателю – «бронзы». Десять первых команд также получат мерч от Авито.
Начало – 5 ноября, продлится хакатон три недели. Для участия нужно заполнить простую анкету на сайте, там же можно найти все подробности и условия задания. Все новости, важные сообщения для участников и возможность задать вопросы организаторам – в чате ML Cup в TG, обязательно присоединяйтесь. Удачи на хакатоне!Кстати, про то, как ML-модели помогают пользователям Авито размещать объявления, читайте в статье лида нашей LLM-команды. А еще там есть рассказ про опыт обучения Mistral 7B русскому языку и прикладные советы по адаптации LLM.
Источник: habr.com
