Нижний Новгород
26 апреля
USD ЦБ
92,13 -0,37
EUR ЦБ
98,71 -0,20
Нефть
89,00 +7,75
Золото ЦБ
6 872,79 -52,32
18+

Сбербанк запускает COVID-19 Data Challenge — уникальное международное соревнование по интеллектуальному анализу данных

06.04.2020
0

Международное онлайн-соревнование проходит с 31 марта по 5 мая 2020 года. Участникам предложено построить прогнозную модель факторов распространения коронавируса в разных странах.

6 апреля 2020 года — Сбербанк запустил COVID-19 Data Challenge — международное онлайн-соревнование, в ходе которого участникам будет предложено построить прогнозную модель факторов распространения коронавируса в разных странах. Проект реализуется при поддержке крупнейшего российского сообщества исследователей данных Open Data Science. Принять участие в соревнование могут все желающие, достигшие восемнадцати лет. Исходными данными (датасетом) для программистов со всего мира стали подтвержденные случаи заражения вирусом COVID-19 на основе исследования Johns Hopkins University CSSE.

Соревнование будет способствовать популяризации применения современных технологий в контексте Social AI и последующего использования его результатов для улучшения качества предсказательных моделей распространения COVID-19.

Соревнование проходит недельными сессиями до 5 мая 2020 года. В конце каждого периода все решения будут проверяться на корректность формата и публиковаться в рейтинговой таблице на сайте соревнования. Общая сумма призового фонда конкурса составляет 1,6 млн рублей, она будет распределена среди лучших участников соревнований.

Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:

«У Сбербанка уже есть большой опыт в проведении хакатонов, направленных на решение конкретных проблем. Сегодня мы столкнулись с новой задачей по прогнозированию распространения коронавирусной инфекции нового типа — COVID-19. При поддержке сообщества Open Data Science мы хотим привлечь к решению этой проблемы как можно больше разработчиков, исследователей данных и программистов. Уверен, благодаря соревнованию мы сможем получить актуальную и полезную прогнозную модель, которая в дальнейшем поможет государственным структурам принимать еще более эффективные решения для борьбы с распространением вируса».