A PetFinder.my mögött egy jótékonysági szervezet áll, amely kutyáknak, macskáknak és egyéb kisállatoknak próbál gazdát találni. A reménybeli kis kedvencek között profiloldalak segítségével válogathatnak az érdeklődők. Ezt a rendszert igyekeztek felturbózni egy komoly pénzdíjjal (is) járó versennyel.
Nemes célok és sok pénz
25 ezer dolláros pénzdíj és komoly szakmai elismerés volt a tétje a pályázatnak, amelyre a mesterséges intelligenciát a cél érdekében legkreatívabban felhasználó algoritmusokat várták. A Goolge által támogatott versenyben az MI segítségével előrejelzéseket kellett felállítani arról, hogy egyes állatokat milyen gyorsan visznek el a kínálatból azok adatlapján szereplő információk függvényében. Minél pontosabban be kellett tehát lőni, hogy egy állat fajtája, neme, kora és egy sor egyéb jellemzője mennyire számít a leendő gazdák döntésében.
Az így felgyűlt tudást pedig arra akarta a PetFinder.my használni, hogy az adatlapokat "feljavítva" hamarabb kerüljenek új otthonba az állatok. De a nagyobb szabású tervek között szerepelt az algoritmus megosztása más hasonló szervezetekkel a világban, hogy azok is sikeresebben tudják végezni munkájukat.
Elsőre minden szupernek tűnt
Maga a verseny a Kaggle platformon zajlott, ami a Google dedikált "játszótere" a különböző MI modellek felépítésére, a témával kapcsolatos információk felkutatására, cseréjére, illetve a hasonló érdeklődésű programozók kollaborációjára is alkalmas felület. A nagyjából egy éve meghirdetett erőpróbára több mint 2000 csapat jelentkezett és összesen 3000-nél is több megoldást adtak be.
Az ugyanazon a korábbi, valódi adatokat tartalmazó bázison nevelt algoritmusok aztán kaptak egy több ezer, a korábbi alapanyagban nem szereplő profilból álló friss csomagot. Végül természetesen az a projekt nyert, amelyik a legpontosabban tudta megbecsülni azt, hogy ezeket az állatok mennyi idő alatt fogadják örökbe.
A tavaly áprilisi eredményhirdetéskor nagy meglepetés nem volt, hiszen a Bestpetting elnevezésű csapatot a Kaggle "szupersztárja", egy bizonyos Pavel Pleskov vezette. A platformon nagymesteri címet is birtokló programozó ugyanis számos hasonló megmérettetésen nyert már, nem véletlenül volt az első három között a Kaggle legjobbjait rangsoroló listán.
Sokáig tartott, de nem örökké
A NIS2-megfelelőség néhány technológiai aspektusa
A legtöbb vállalatnál a megfeleléshez fejleszteni kell a védelmi rendszerek kulcselemeit is.
CIO KUTATÁS
TECHNOLÓGIÁK ÉS/VAGY KOMPETENCIÁK?
Az Ön véleményére is számítunk a Corvinus Egyetem Adatelemzés és Informatika Intézetével közös kutatásunkban »
Kérjük, segítse munkánkat egy 10-15 perces kérdőív megválaszolásával!
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak