Запрети мне псевдолейблить
3.41K subscribers
199 photos
3 files
185 links
Канал о пути к Kaggle competitions (теперь уже) GrandMaster и поте, которым обливаешься в процессе

Последний авторский канал про мл, претендующий на искренность и позволяющий ставить клоунов

Для контакта пишите в сообщения канала, они бесплатные
Download Telegram
Дополнительный пост к второму месту на #santa2025. Это решил вынести в отдельный пост, потому что в одно тг сообщение просто не лезет.

Как трясти задачу упаковки? Авторы решения это называют 'Large neighborhood'
Как создать какое-то глобальное изменение для хорошего решения, но при этом контролируемо его испортить и не слишком сильно потерять глобальную структуру?

Все 4 шага есть картинками по порядку (картинки соответствуют этапам)
1. Удалим N случайных смежных деревьев
2. Выберем точку в получившемся пустом пространстве и растолкаем деревья в разны стороны от нее. При этом решение может испортиться и стать чуть-чуть больше
3. Рядом с точкой расталкивания вернем N деревьев случайным образом, лишь бы без коллизий
4. 'Ужмем' деревья назад

Теперь про каждый пункт по порядку.
Чтобы решить, какие деревья выбирать надо решить две вещи: целевую точку и количество деревьев.
Количество выбираем из равномерного распределения от 1 до 4.
Чтобы решить, какую точку 'ломать' все еще сложнее:
С вероятностью 0.1 выбираем один из углов
Чаще семплируем те места, где больше дисперсия направляющих углов елок

Чтобы 'растолкать деревья':
1. Увеличиваем квадрат немного с ближайшей стороны
2. Запускаем SA, который пытается сдвинуть каждое дерево от точки

Ну и конечно решение написано на rust + python. Причем на python по большей части графики.
🦀😡🦀

Прошлыt куски тут:
https://t.me/pseudolabeling/371
https://t.me/pseudolabeling/368
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍53🔥1🥰1🍌1
Фармим академические ачивки

Прямо сейчас проходят соревнования, хорошее место в которых позволит опубликовать свой work-note и выступить с воркшопом на конфах CVPR26 (тир A+ США) / CLEF (тир A в Германии). У этих челленджей сравнительно маленькая конкуренция и взять хорошее место на них даже проще, чем в соревнованиях для новичков каггла. Придется повозиться с данными, но зато можно увеличить свои шансы на поступление на пхд/магистратуру/стипендию/грант. Применимо это для любой страны, включая северную корею. Я бы лично решал, чтобы получить повышенную стипу.

1. AnimalCLEF26 @ CVPR & CLEF
Классифкационный трек, где нужно подумать как хендлить класс 'другое'.
В этом году надо отличить друг от друга: Евразийскую рысь, чашскую саламандру, греческих черепах и техасских рогатых ящериц. Причем последних в трейне нет, только в тесте. В прошлом году было 174 участника из которых только один кагл мастер. Не сильно ожидаю, что в этом году конкуренция будет больше, так что попасть в топ довольно изи.

2. PlantCLEF2026 @ LifeCLEF & CVPR-FGVC
Задача по мультиклассификации на 1000+ классов: в трейне даны снимки индивидуальных растений, а в тесте- один большой снимок, растения с которого надо распознать и перечислить. В прошлом году участвовало 38 участников, из которых только один кагл мастер. Причем тот же самый, что и в AnimalClef сореве

3. FathomNetCLEF2026 @ LifeCLEF & CVPR-FGVC
Соревнование по детекции на подводных снимках: надо по фото найти bbox-ы чего-то живого под водой. В прошлом году участвовало 79 человек и ноль кагл мастеров. Тут скорее задача в том, как файнтюниться под целевые класс на опенсорсном датасете.

По сравнению с прошлым годом случились потери:
Мало того, что BirdClef, за который традиционно дают очки рейтинга, так и не появился, так еще мы потеряли классификацию грибов (FungiClef) по фото и оценку разнообразия лесов (LifeClef) по спутниковым снимкам.

Зато появились еще одно академическое соревнование не из Clef трека:
ACCIDENT @ CVPR
По видео надо найти где и когда в кадре случилась авария, а так же ее тип. Можно попасть на воркшоп CVPR и даже можно успеть сделать визу

Думайте, подписаться
🔥246👍42🍌1
Запрети мне псевдолейблить
Получил респект от старшего
Вдвойне смешнее

А можно как-то с калом связаться? Там вроде раддар не против

UPD:
Создал тему чтобы поныть https://www.kaggle.com/competitions/march-machine-learning-mania-2026/discussion/680789
😁30🤯21🤡1🍌1😭1
Рубрика 'доменные мертики'

Люди давным давно занимаются прогнозированием того залетит ли ставочка, какая команда сильнее и в профессиональные аналитики (тм) даже придумали специальные рейтинги, чтобы определять это более честно.

Вместо того, чтобы смотреть на чистую разницу очков, подметили, что команды играют с разной скоростью. Давление таймера на баскетбольные команды только глобальное, хотя за 40 минут чистого времени можно разыграть совершенно разное количество 'владений'. Но если мяч забит, то обычно мяч переходит команде, в чьи ворота забили (за исключением штрафных).

Вот тут и кроется подвох: команда может хорошо или плохо обороняться, но скорость игры ей навязывает еще и команда соперника. В силу того, что это все спорт и элемент случайности все еще присутствует, андердогу выгодно 'играть медленно', чтобы иметь чуть больше шансов на удачу. Так же скорость игры регулируется тем, насколько команда физически подготовлена. Условно ветераны могут играть медленно, но очень технично и из каждой своей медленной атаки выходить победителем. Мы в школе например всегда быстро играли, потому что набивать опыт так легче, потому что играете больше владений + выносливость и скорость тренируется офлайн, без противников.

Перейдем к цифрам. Для начала оценим сырое число владений по бокс-скору:
(Число владений) = (все броски основного времени игры)−(подборы в нападении) + (потеря мяча) + 0.475× (число штрафных бросков)

Подборы в нападении вычитаем, потому что они 'продлевают владение' и мы не хотим два раза их считать.
Потеря мяча без броска тоже завершает владение досрочно.
Коэф 0.475 подобран эмпирически- примерно конверсия штрафных бросков в потерю мяча.

Посчитав такой коэффициент, мы можем получить 'нормализованную' эффективность нападений/обороны. Это будет оценка матожидания количества очков от владения мячом для конкретной команды в идеальных условиях.

Эффективность нападения:
(Количество забитых командой очков) / (Число владений) * 100

Эффективность защиты:
(Количество забитых команде очков) / (Число владений) * 100

Чтобы это все дело привести еще и к 'идеальному скору', надо это нормализовать на средние эффективности по лиге:
(Скорректированная эффективность нападаения) = (Эффективность нападаения) * (Средняя эффективность нападаения в лиге) / (Эффектиность защиты соперника)
(Скорректированная эффективность защиты) = (Эффективность защиты) * (Средняя эффективность защиты в лиге) / (Эффективность нападаения соперника)

Собственно эти две цифры и показывают честную силу команды, нормированную на скорость игры.

Свести их к одной позволяет еще одна волшебная формула:
(Вероятность победы против усредненного соперника)= (Скорректированная эффективность нападаения)^k/((Скорректированная эффективность нападаения)^k
+ (Скорректированная эффективность защиты)^k)

Вы спросите меня, а что за k? А это тоже поправочный коэффициент в 10.25.

Как это использовать в соревновании? Как фичи конечно. Можно спарсить torvik, чем я сейчас и занимаюсь.

Вообще у меня от этих формул эффект как от нейрослоп: вроде и узнаю похожие очертания, а как всмотришься- творится какая-то чертовщина
🔥84🍌2👍1
Подписчики уверяют, что птицам быть

March 11, 2026 - Start Date.
- May 27, 2026 - Entry Deadline. You must accept the competition rules before this date to compete.
- May 27, 2026 - Team Merger Deadline. This is the last day participants may join or merge teams.
- June 3, 2026 - Final Submission Deadline.
6🔥2🍌2
Forwarded from Pavel Orlov
сегодня запустят птичек (планируют запустить) ... если кто-то ждет. Мое предположение было близко, но не Колумбия, а Бразилия и рядом лежащие области
6🍌3🔥1
Птицы все же вышли в этом году 🦅

Мы любим это соревнование, потому что оно решается псевдолейблингом

https://www.kaggle.com/competitions/birdclef-2026

Призовые как обычно первые 5 мест + приз жюри за лучший work note на CLEF 2026.

Тот случай, когда можно зафармить и медалек и статей на A-level конфе. Чтобы засабмитить work note даже не надо попадать в топ, приз выбирают из всех сабмишнов.
13🔥4🍌3🕊2👾2👍111
Запрети мне псевдолейблить
Вдвойне смешнее А можно как-то с калом связаться? Там вроде раддар не против UPD: Создал тему чтобы поныть https://www.kaggle.com/competitions/march-machine-learning-mania-2026/discussion/680789
Получил ответ от каггла

Суть истории:
1. Велкий грандмастер обсжудений перевыложил ноутбук настоящего грандмастера Раддара
2. Я перевыложил ноутбук основанный на решении из топ 3 прошлого года, который в свою очередь основан на решение Raddarа
3. Рави каждую сореву очень хочет себе медальки за код и обсуждения, так что ревностно выкладывает ноутбуки с высококачественными решениям, чтобы зафармить лайков буквально через пару дней после старта. В этот раз он приревновал лайки и кинул мне страйк :0

Кстати, следите за птицами. Он сейчас там тоже какую-нибудь ржаку выложит

UPD: ПРЕКРАТИТЕ СТАВИТЬ БАНАНЫ

UPD2: ждать не надо, Рави уже выложил свою годноту
🍌183🌭11🤡31
Амнистия от гражданина начальника

Но ноутбук все равно выложить не могу, потому что последняя неделя соревнования. Написал поддержке с просьбой о помощи. Если не помогут- выложу за три дня до дедлайна свежую версию без привязки к сореве
42🎉17🍌3👍1🔥1
На днях будет мердж дедлайн в еще одной лоторее: Stanford RNA 3D Folding Part 2

Соревнование казалось каким-то неформатным для кагла и так и выходит: засабмитив топовый паблик дважды можно влететь в высочайший лб. Но этот лб уже на готовы последовательностях и плохо воспроизводится. Приватный тест будет на вновь собранных к концу соревнования данных и организаторы особо даже и не пишут ответа на вопрос «а сколько будет данных в привате?»

Для меня звучит как еще одна рандомная лотерея, в которой можно взять сологолд, а можно улететь в ад.
Я оценил распределение скоров нормальным и шанс выбить скор больше, чем у меня (а значит оказаться в момент написания поста в топ 15) сейчас примерно 10%.

Автор оригинального топ паблика кстати у нас уже в комментах.

Собственно инструкция для всех ленивых:
1. Присоединяемся у сореве
2. Копируем мой паблик
3. Сабмитим его пять раз в день
4. Смотрим на красивое место на лб
5. В ночь на 30 марта молимся богу сологолда
6. Ставим апвоут автору оригинального паблика @xbebra
7. Подписываемся на псевдолейблинг
😁166👍2🔥2🍌2🤝2
Мой 🏀 баскетбольный 🏀 ноутбук кстати пока не вернули в паблик. Если в пн вечером не вернут- во вторник перевыложу сюда код для всех подписчиков
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
19🔥8😍4👍2🍌2
March mania началась! 🏀🏀🏀

Мой сабмишн вот такой, лудка пошла.

Со своим сабмишном можно поиграть вот здесь:

https://marksmath.org/visualization/data/NCAABrackets/KaggleBrackets/

Сайт обновляется с лагом примерно в 10 часов, но прогресс трекать позволяет зачастую лучше, чем кагл

В комментах призываю поделиться своими сетками и поспорить, кто самый большой лудоман. Ну и поныть/радоваться после первых сетов матчей
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6🔥5🍌3
@Kaggle_monitor_bot
Сделал подписчикам бота со статистикой по баскетболу и March Mania. Приходите и получайте

Бот работает быстрее кагла и шлет апдейты по тому, как сыграли команды

Send your Kaggle submission CSV as a document. The newest upload becomes your active submission.

Кнопки:
📌 Status - Текущий саб и его бриер скор
🏆 Rank - ваш ранг среди псевдолейблеров
🏁 Results - как вы предсказали уже прошедшие игры
🏀 Today - Игры на сегодня
🌙 Yesterday - Игры за вчера
15🔥7🍌2🤩1