📣 Внимание! Перенос даты

По техническим причинам мы переносим первую встречу Competitive ML Club на 26 июня в 19:00 (вместо 25 июня).

Встреча Reading Club остаётся без изменений

До встречи 26 июня — не пропустите!

👀 Мы запускаем серию коротких и полезных постов об актуальных соревнованиях по машинному обучению: разбираем задачи, как подойти к решению и подскажем полезные ресурсы и бейзлайны.

Что тебя ждёт:
💬 Разбор условий, данных и метрик
💡 Идеи публичных бейзлайнов
🔎 Полезные материалы: курсы, статьи

Кому подойдёт рубрика?
🟢 Новички, кто только начинает свой путь в мир соревновательного ML
🟢 Опытным участникам
🟢 Всем, кто хочет развиваться через практику

Если хочешь глубже погрузится в мир соревновательного мл, подключайся к нашей первой встрече Competitive ML Club, где мы регулярно будем обсуждать соревнования, делится фишками и отвечать на твои вопросы.

❗️ Не пропусти, наша первая встреча пройдёт уже 26 июня в 19:00.

➡️ Ждем в комментариях твои вопросы и предложения

📣 Make Data Count - Finding Data References (Kaggle)

📊 Какая задача?
Новая задача с практическим вкладом в науку: помогаем проекту Make Data Count автоматически находить и классифицировать ссылки на исследовательские данные в научных статьях. А заодно — боремся с тем, чтобы ценные датасеты не терялись в тени.

Нужно выделять упоминания наборов данных в тексте научной статьи и определять, какие из них:
🟢Primary — данные, созданные авторами статьи;
🟢Secondary — данные, заимствованные из других источников.


🗃 Данные:
🟢Полные тексты статей (PDF + XML), ~2 ГБ
🟢Обучающая разметка с типами ссылок
🟢Идентификаторы данных — DOI и accession ID (например, GSE12345, https://doi.org/...)

📈 Метрика:
F1-score: важно одновременно и не пропустить нужные ссылки (recall), и не ошибиться с лишними (precision). Лишние статьи или дубли — штрафуются.

📌 Сроки:
11 июня 2025 — старт соревнования
2 сентября 2025 — дедлайн входа и объединения в команды
9 сентября 2025 — дедлайн по сабмитам

📎 Ссылка на соревнование

✉ Так же мы сделали конспекты идей из отобранных публичных ноутбуков, на случай если не знаешь, как подступиться к задаче. В файле ты сможешь посмотреть, что участники успели протестировать из технологий и идей

Всем привет! Хотим поделиться анонсом курса RecSys от Sber AI Lab. Команда очень старалась сделать полезный курс, который охватывает базовые и SOTA подходы, поэтому будет полезен каждому🔥

🧠 Ждём всех в 19:00 на трансляции Competitive ML Club. Незадолго до начала отправим нужные ссылки для подключения

🧠 Напоминаем, что 30 июня в 19:00 пройдет наша первая встреча Reading Club. На трансляции мы разберем статью "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning".
Вы можете ознакомиться или освежить в памяти статью. В комментариях также приветствуются ваши вопросы — мы постараемся осветить их во время трансляции.

🧠 Ждём всех на трансляции Reading Club. Начнем в 19:15
Ссылка на тимс - на случай, если захотите пообщаться со спикером

Также настроили трансляции на ютуб и твич

Ждём всех на трансляции Competitive ML Club! Начнём в 19:00 🔥

🧠 Что будет:
→ Лайфхаки для табличных соревнований
→ Разбор соревнования CIBMTR
→ Ответы на ваши вопросы в Teams

📌 Смотрите трансляцию:
Teams: ссылка
Twitch: ссылка

Не пропустите - будет интересно!

Ждем всех на трансляции AIKC Reading Club! Начнем в 19:00 🔥

🧠 Тема: Интерактивная сегментация — от основ до современных методов

Разберём:
→ Четкую формулировку задачи и ключевые подходы
→ Методы оценки качества сегментации
→ Архитектуру и революционные возможности SAM (Segment Anything Model)
→ Практическое применение моделей в реальных проектах

📎 Смотрите трансляцию:
Teams: ссылка
Twitch: ссылка

Reading Club
⭐ Video Foundational models
🌐 Рассмотрим основные open source видео модели и как их адаптировать для бесконечной генерации
📎 31 июля в 19:00

Следи за дальнейшими постами! До встречи в эфире ✅

Извиняемся за задержку. Начинаем в 19:30 🧠

Reading Club
⭐️ Video Foundational models

📌 Смотрите трансляцию:
Teams: ссылка
Twitch: ссылка

🧠 Как вкатиться в ML?

Именно это вы узнаете на нашем митапе! Мы позвали крутых спикеров, которые уже стартовали свою карьеру и готовы помочь каждому из вас

На митапе будет:
- лекция "Соревнования и найм" от Вадима Тимакина, Senior MLE, Kaggle Competitions Master
- лекция "Наука в сфере AI" от Арсения Иванова, основателя AIKC
- лекция "AI и предпринимательство" от Вани Плешакова, победителя конкурса Студенческий Стартап 2024, Middle Data Scientist в Яндекс.Маркет

⭐ Также мы презентуем свой курс, о котором мы расскажем прямо на митапе, он подойдет каждому, кто хочет развиваться в сфере AI
🌐 Спикеры расскажут о путях развития карьеры в ИИ: через корпорации и соревнования, науку или предпринимательство

Мы ждем каждого из вас сразу же после клубного дня ITAM, в той же аудитории Б-3
📎9 сентября в 17:45

‼️Важное обновление:
Наш митап “Как вкатиться в ML” начнется в 18:30 вместо 17:45. Место встречи прежнее — аудитория Б-3