Kaggle Grandmasters von NVIDIA (KGMoN)

Treffen Sie die Kaggle Grandmasters von NVIDIA und erfahren Sie, wie sie NVIDIA nutzen, um in der Datenwissenschaft schneller erfolgreiche Empfehlungssysteme zu entwickeln, Abbauraten in RNA-Molekülen vorherzusagen, Melanome in der medizinischen Bildgebung zu identifizieren und vieles mehr.

Lernen Sie das KGMoN-Team kennen

Ahmet Erdem

Ahmet Erdem

Senior Data Scientist bei NVIDIA

Bo Liu

Bo Liu

Senior Data Scientist bei NVIDIA

Chris Deotte

Chris Deotte

Senior Data Scientist bei NVIDIA

Christof Henkel

Christof Henkel

Data Scientist bei NVIDIA

Gilberto Titericz

Gilberto Titericz

Data Scientist bei NVIDIA

Jean-Francois Puget

Jean-Francois Puget

Distinguished Engineer bei NVIDIA

Jiwei Liu

Jiwei Liu

Senior Data Scientist bei NVIDIA

Kazuki Onodera

Kazuki Onodera

Senior Data Scientist bei NVIDIA

Die letzten Wettbewerbe des KGMoN-Teams

Der Wettbewerb für Empfehlungssysteme

JUNI 2021

Die RecSys Challenge


Das NVIDIA Merlin- und KGMON-Team erreichte den 1. Platz in der RecSys Challenge 2021, indem es die Wahrscheinlichkeit der Benutzerinteraktion in einer dynamischen Umgebung effektiv vorhersagte und faire Empfehlungen auf der Basis eines Datensatzes mit mehreren Millionen Punkten abgab.

Booking.com-Wettbewerb für Reisezielempfehlungen

MÄRZ 2021

Booking.com Web Search and Data Mining (WSDM) WebTour 2021 Challenge


Bei diesem Wettbewerb für Empfehlungssysteme bestand das Ziel darin, anhand eines Datensatzes, der auf Millionen von echten, anonymisierten Unterkunftsbuchungen basierte, eine Strategie zu entwickeln, die in Echtzeit die besten Empfehlungen für das nächste Reiseziel abgibt.

Entwicklung erstklassiger NLP-Modelle mit Transformers und Hugging Face

MÄRZ 2021

Entwicklung erstklassiger NLP-Modelle mit Transformers und Hugging Face


Schauen Sie sich dieses Video an und Sie erhalten einen kurzen Einblick in die Geschichte und zum aktuellen Stand der Verarbeitung natürlicher Sprache sowie zu den Best Pratices für den Einsatz von Hugging Face Transformers in vier verschiedenen Wettbewerben.

Wettbewerb zur Vorhersage des Abbaus bei COVID-19-mRNA-Impfstoffen

OKTOBER 2020

OpenVaccine: Vorhersage des Abbaus bei COVID-19-mRNA-Impfstoffen


In diesem Wettbewerb wurden die Teams mit der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen und dem Entwurf von Regeln für den RNA-Abbau beauftragt. Die Modelle, die benötigt wurden, um wahrscheinliche Abbauraten an jeder Basis eines RNA-Moleküls vorherzusagen, wurden mit einer Teilmenge eines Eterna-Datensatzes trainiert, der über 3000 RNA-Moleküle (die eine Vielzahl von Sequenzen und Strukturen umfassen) und deren Abbauraten an jeder Position enthielt.

Google Landmark Recognition 2020

September 2021

Google Landmark Recognition 2020


Bei diesem Wettbewerb ging es um die Erkennung landschaftlicher Wahrzeichen. Das Team musste Modelle erstellen, die das richtige Wahrzeichen (falls vorhanden) in einem Datensatz komplizierter Testbilder erkannten. Dies ist leichter gesagt als getan, da die Erkennung landschaftlicher Wahrzeichen eine viel größere Anzahl von Klassen enthält. Bei diesem Wettbewerb gab es z. B. mehr als 81.000 Klassen.

SIIM-ISIC-Melanom-Klassifizierung

AUGUST 2021

SIIM-ISIC-Melanom-Klassifizierung


In diesem Wettbewerb musste das Team ML-Modelle erstellen, um Hautläsionen aus Patientenbildern zu identifizieren und zu bestimmen, welche Bilder am wahrscheinlichsten ein Melanom darstellen. Das ML-Gewinnermodell war in der Lage, Melanome früher und genauer zu identifizieren als der durchschnittliche Dermatologe.

Grandmaster-Serie

Die Grandmaster-Serie ist eine monatliche Reihe von Schulungsvideos für Datenwissenschaftler. In jeder Episode geben weltweit führende Datenwissenschaftler ihre Erkenntnisse, Best Practices und wichtigsten Erfahrungen aus einem kürzlich durchgeführten Wettbewerb weiter. Schalten Sie ein und erfahren Sie, wie Sie ihre Erkenntnisse auf Ihre eigenen datenwissenschaftlichen Herausforderungen anwenden können.

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