MLCompete - Machine Learning Competition Platform
Skip to main content
AI Week
Ülesanded
Võistlused
Asutused
Maakonnad
Edetabel
Saavutused
Õppetee
Toggle theme
Logi sisse
AI Week
Toggle theme
Logi sisse
Ava menüü
Page content loaded
Ülesanded
Avasta ja lahenda masinõppe väljakutseid.
72 ülesannet
Battlefield Recon
Lihtne
Problema analizează pozițiile unităților militare pe câmpul de luptă, identifică unitățile grele ale Echipei 0 folosind F1 și grupează toate unitățile în formațiuni de luptă evaluate prin ARI.
Autor:
Pop Matei Tudor
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
Predicția venitului anual (Adult Income)
Lihtne
Prezice dacă o persoană câștigă peste 50.000 USD pe an, pe baza datelor socio-economice. Se cere analiza datelor, clasificare cu F1 macro și clustering pe descrieri textuale cu ARI.
Autor:
Ilie David Alexandru
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
GalacticWars winner prediction
Lihtne
Prezice rezultatul luptelor dintre Jedai si Calmtroopers, folosind date despre arme, armura, forta si moral. Se cere filtrarea datelor, inlocuirea valorilor, clustering cu ARI si clasificare evaluata prin F1 macro.
Autor:
Carina Brebenaru
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
Voltline Dealership
Lihtne
Problema presupune construirea unui model de machine learning care prezice prețul mașinilor dintr-un dealership futurist, folosind date istorice de vânzări.
Autor:
Iancu Ștefan Constantin
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
Project OROBOROUS
Raske
Într-o stație orbitală, trebuie să clasifici înregistrări senzoriale ca fiind autentice (Canon) sau imitații (Ecou), folosind proprietăți matematice ascunse în date.
Autor:
Blidar Lucian
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
Analiza și clasificarea churn-ului în servicii de telecomunicații (11-12)
Lihtne
Problema vizează estimarea calității experienței clienților în serviciile de telecomunicații pe baza vitezei internetului, a scorului de ping și a calității conexiunii.
Autor:
Ana Maria Simion
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
Analiza și clasificarea churn-ului în servicii de telecomunicații (9-10)
Lihtne
Problema vizează estimarea calității experienței clienților în serviciile de telecomunicații pe baza vitezei internetului, a scorului de ping și a calității conexiunii.
Autor:
Ana Maria Simion
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
Muzeele din România (11-12)
Lihtne
Problema presupune realizarea unei analize exploratorii asupra unui set de date ce conține informații despre muzeele din România.
Autor:
Mihai Nan
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
Muzeele din România (9-10)
Lihtne
Problema presupune realizarea unei analize exploratorii asupra unui set de date ce conține informații despre muzeele din România.
Autor:
Mihai Nan
Sinu parim tulemus:
Puudub
Vaata ülesannet
Lehekülg
1
/
8
Eelmine
Järgmine