🏆 Российский AutoML побеждает на международной арене

Команда “LightAutoML testers” победила в международном соревновании Kaggle AutoML Grand Prix! Наши ребята: Александр Рыжков, Дмитрий Симаков, Ринчин Дамдинов и Иван Глебов с помощью решений на основе LightAutoML обошли известных конкурентов по индустрии, включая команды из Amazon и H2O!

🚀 LightAutoML - бесплатный и открытый инструмент
Ключом к успеху стала open-source библиотека LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Благодаря использованию библиотеки ускоряется построение моделей и, зачастую, повышается качество. Инструмент подойдет как новичкам, так и профессионалам - решение можно получить как в несколько строк, так и с полной кастомизацией.

🌍 Kaggle AutoML Grand Prix 2024
Это - онлайн соревнование, приуроченное к ежегодной международной конференции International Conference on Automated Machine Learning, которая в этом году пройдет в Париже. Соревнование проходило на Kaggle (самой масштабной мировой платформе для соревнований по анализу данных) в 5 этапов, в каждом из которых было необходимо создать качественную модель машинного обучения всего за 24 часа.

🎓 Делимся опытом
Хотите узнать секреты победителей? Не пропустите предстоящий вебинар, где команда расскажет о своих решениях и ответит на ваши вопросы! Следите за анонсами в канале @lightautoml.

Всем привет, коллеги!

Как и обещали, уже завтра в 17:30 прямо здесь в Telegram проведем трансляцию с рассказом о самом соревновании Kaggle AutoML Grand Prix и нашем участии в нем 🏆

Присоединяйтесь и сообщайте друзьям - будет интересно 🔥

Всем хорошей пятницы!

Начинаем трансляцию через 10 минут. Все вопросы/комментарии/предложения можно писать прямо под этим постом в комментариях.

Да будет стрим 💪

P.S. Запись будет, поделимся ей в канале 😎

Доброе утро, коллеги!

Делимся с вами записью вебинара про AutoML Grand Prix, прошедшего в пятницу, в двух форматах - в формате видео и формате подкаста.

Еще раз спасибо за интересные вопросы и рады, что вы провели эти незабываемые 2 часа с нами 😍

Happy Kaggling 🦙

🚀 LightAutoML снова покоряет вершины! 🚀

Мы рады сообщить, что LightAutoML ворвался в ТОП-5 самых популярных решений в категории "ML и алгоритмы" по мнению исследователей из ИТМО, заняв почетное второе место!

Но это еще не все! LightAutoML также стал лидером среди самых часто используемых решений Сбера — одного из ключевых игроков в сфере Data/ML, который активно создает свои открытые решения и участвует в опенсорс-разработках.

Присоединяйтесь к нам и открывайте новые возможности в мире машинного обучения! 🌟

Как новички в Data Science решают сложные задачи: результаты моих студентов в ML соревновании 📊

Какие подходы пробуют применять стажеры и джуны в Data Science соревнованиях с табличными данными? Я принёс инфографику моих студентов, которая иллюстрирует их работы в финальном соревновании курса 📈

🔍 Предыстория
В прошлом учебном году я вел блок занятий по Machine Learning на одном из курсов. Чтобы отработать навыки студентов, я запустил inclass соревнование. Студенты решали задачу бинарной классификации — для многих это был первый подобный опыт.

Почти все подходы студентов были связаны с алгоритмами градиентного бустинга. В топ 3 решений попали ансамбли, automl и catboost 🏆

Если вам понравилась визуализация, python код для ее воспроизведения доступен на моем GitHub. Сделать такую же инфографику проще, чем вы думаете! ✨

Доброе утро мир 😎

Интересное событие для студентов появилось на горизонте в оооочень близкой перспективе - хакатон от Альфа-банка по написанию своего AutoML (хотя думаю можно использовать и некоторые заготовки 🦙)

Подробная информация ниже 👇

👋 Всем привет!

🎁 Принесли вам под елочку релиз LightAutoML 0.4.0, в котором:
* Поддержка Pandas v2+, LightGBM v4+, python: 3.8 - 3.12
* Добавлен XGBoost в качестве MLAlgo
* Автоматический маппинг колонок на выходе мультикласса (теперь не нужно использовать руками длинные конструкции с class_mapping)
* Автосохранение модели сразу после обучения (path_to_save в fit_predict) -- больше вы не потеряете результаты обучения
* OptunaTuner толерантнее к падениям триалов (параметр fail_tolerance)
* Автоматическая подстройка параметра кросс-валидации для работы в малым числом исходов
* HypEx выделился в отдельную библиотеку
* И много-много фиксов небольших багов

🎄с наступающим Новым годом!

Всем привет!

🏆 Коллеги из ICT.Moscow опубликовали подборку из 80 Open Source решений для ИИ-разработки, в которую вошли многие наши open-source проекты:

- Py-Boost
- Stalactite
- RePlay
- Sim4Rec
- RIDE
- ESGify
- MedBench

К сожалению, по неведомым нам причинам в эту подборку не попали еще два флагманских продукта нашей лаборатории (но мы-то о них помним 🙃) - LightAutoML и PyTorch-LifeStream

Также хотел бы сказать спасибо всем тем, кто пользуется нашими решениями и делится обратной связью по ним, позволяя делать их лучше 🫶