MLCompete - Machine Learning Competition Platform
Skip to main content
AI Week
Užduotys
Varžybos
Institucijos
Apskritys
Lyderių lentelė
Pasiekimai
Mokymosi kelias
Toggle theme
Prisijungti
AI Week
Toggle theme
Prisijungti
Atidaryti meniu
Page content loaded
Užduotys
Tyrinėkite ir spręskite mašininio mokymosi iššūkius.
72 užduotys
Battlefield Recon
Lengvas
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.
Autorius:
Pop Matei Tudor
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
Predicția venitului anual (Adult Income)
Lengvas
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.
Autorius:
Ilie David Alexandru
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
GalacticWars winner prediction
Lengvas
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.
Autorius:
Carina Brebenaru
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
Voltline Dealership
Lengvas
Problema presupune construirea unui model de machine learning care prezice prețul mașinilor dintr-un dealership futurist, folosind date istorice de vânzări.
Autorius:
Iancu Ștefan Constantin
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
Project OROBOROUS
Sunkus
Într-o stație orbitală, trebuie să clasifici înregistrări senzoriale ca fiind autentice (Canon) sau imitații (Ecou), folosind proprietăți matematice ascunse în date.
Autorius:
Blidar Lucian
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
Analiza și clasificarea churn-ului în servicii de telecomunicații (11-12)
Lengvas
Problema vizează estimarea calității experienței clienților în serviciile de telecomunicații pe baza vitezei internetului, a scorului de ping și a calității conexiunii.
Autorius:
Ana Maria Simion
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
Analiza și clasificarea churn-ului în servicii de telecomunicații (9-10)
Lengvas
Problema vizează estimarea calității experienței clienților în serviciile de telecomunicații pe baza vitezei internetului, a scorului de ping și a calității conexiunii.
Autorius:
Ana Maria Simion
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
Muzeele din România (11-12)
Lengvas
Problema presupune realizarea unei analize exploratorii asupra unui set de date ce conține informații despre muzeele din România.
Autorius:
Mihai Nan
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
Muzeele din România (9-10)
Lengvas
Problema presupune realizarea unei analize exploratorii asupra unui set de date ce conține informații despre muzeele din România.
Autorius:
Mihai Nan
Jūsų geriausias rezultatas:
Nepasiekiama
Peržiūrėti užduotį
Puslapis
1
iš
8
Ankstesnis
Kitas