Ebout Data Science | Дима Савелко

Как мы просрали хакатон

Был хакатон TenderHack, и задача была предсказать два таргета: спад цены и количество участников в определённой торговой сессии 🧮
Кратко о решении:
1️⃣ Предобработали данные и сделали фичи
2️⃣ Сделал TF-IDF эмбеддинги на описании торговой сессии, затем уменьшил их размерность с UMAP и кластеризовал с помощью HDBSCAN (это проблема решения)
3️⃣ Добавил эти кластеры к фичам и классифицировал сессии на их статус (очень важная сессия)
4️⃣ Сделал две модели регрессии и предсказал таргеты

Проблема:
Если при условном миллионе моя модель работает, то при двух-трёх миллионах модель посылает меня нахуй🖕
Проблема в масштабируемости: TF-IDF имеет очень большую матрицу и обрабатывается большое количество времени
Мне понравилось, как ребята с первого места обработали текст. Они обработали его SBERT + LaBSE, что дало фиксированное количество признаков, учитывая английское описание слов. Но при этом их проблема была в том, что они не учитывали редкие слова, которые не были обучены ни SBERTом, ни LaBSE. Эту проблему можно победить правильным использованием или TF-IDF, или BM25. Ну это зависит от задачи 🫣

Итог:
Хак был крутой, самое главное, что я поел узнал много нового и познакомился с новыми и классными людьми. Главное старайтесь из любого события находить что-то полезное и позитивное для себя 😇
Гитхаб на решение

#DataScience

GitHub

GitHub - ditengm/TenderHack: Predict of recession and participant amount of quotation session

Predict of recession and participant amount of quotation session - ditengm/TenderHack

😁4❤2😭1

www.tgoop.com/eboutdatascience/33

674 viewsedited  Dec 16, 2022 at 13:42

Как мы просрали хакатон

Был хакатон TenderHack, и задача была предсказать два таргета: спад цены и количество участников в определённой торговой сессии 🧮
Кратко о решении:
1️⃣ Предобработали данные и сделали фичи
2️⃣ Сделал TF-IDF эмбеддинги на описании торговой сессии, затем уменьшил их размерность с UMAP и кластеризовал с помощью HDBSCAN (это проблема решения)
3️⃣ Добавил эти кластеры к фичам и классифицировал сессии на их статус (очень важная сессия)
4️⃣ Сделал две модели регрессии и предсказал таргеты

Проблема:
Если при условном миллионе моя модель работает, то при двух-трёх миллионах модель посылает меня нахуй🖕
Проблема в масштабируемости: TF-IDF имеет очень большую матрицу и обрабатывается большое количество времени
Мне понравилось, как ребята с первого места обработали текст. Они обработали его SBERT + LaBSE, что дало фиксированное количество признаков, учитывая английское описание слов. Но при этом их проблема была в том, что они не учитывали редкие слова, которые не были обучены ни SBERTом, ни LaBSE. Эту проблему можно победить правильным использованием или TF-IDF, или BM25. Ну это зависит от задачи 🫣

Итог:
Хак был крутой, самое главное, что я поел узнал много нового и познакомился с новыми и классными людьми. Главное старайтесь из любого события находить что-то полезное и позитивное для себя 😇
Гитхаб на решение

#DataScience

BY Ebout Data Science | Дима Савелко