Конкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях/Рейтинг участников
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 4: | Строка 4: | ||
'''Победителями''' конкурса стали: | '''Победителями''' конкурса стали: | ||
- | 1 место: Евгений Нижибицкий | + | 1 место: Евгений Нижибицкий ([[Media:Avito 2016 Nizhibitsky.pdf|Презентация]]) |
2 место: Lesseps | 2 место: Lesseps | ||
Строка 10: | Строка 10: | ||
Поздравляем! | Поздравляем! | ||
Спасибо всем участникам конкурса! | Спасибо всем участникам конкурса! | ||
+ | |||
+ | |||
+ | [https://www.youtube.com/watch?v=1HrkBzLBJQg Выступление Евгения Нижибицкого на тренировке по машинному обучению в Яндексе] | ||
Версия 08:08, 2 июня 2016
Условия конкурса по распознаванию марки и модели автомашин на изображениях находятся здесь:
Победителями конкурса стали:
1 место: Евгений Нижибицкий (Презентация)
2 место: Lesseps
Поздравляем! Спасибо всем участникам конкурса!
Выступление Евгения Нижибицкого на тренировке по машинному обучению в Яндексе
В таблице приведен предварительный рейтинг участников, построенный по результатам алгоритмов на контрольной выборке С.
# | Никнейм участника | Результат |
---|---|---|
1 | Евгений Нижибицкий | 0.9615 |
2 | Lesseps | 0.9557 |
3 | n01z3 | 0.9405 |
4 | BucketNet | 0.9355 |
5 | rasim | 0.9339 |
6 | kwentar | 0.9229 |
7 | sovcharenko | 0.9092 |
8 | Expasoft | 0.9000 |
9 | Osborn | 0.8840 |
В таблице ниже приведен предварительный рейтинг участников, построенный по результатам алгоритмов на тестовой выборке B.
# | Никнейм участника | Лучший результат | Количество попыток | Дата последней попытки |
---|---|---|---|---|
1 | Евгений Нижибицкий | 0.9454 | 3 | 14.04.2016 |
2 | DavletAG | 0.9392 | 2 | 14.04.2016 |
3 | sovcharenko | 0.9358 | 3 | 07.04.2016 |
4 | rasim | 0.9330 | 3 | 04.04.2016 |
5 | BucketNet | 0.9190 | 1 | 14.04.2016 |
6 | n01z3 | 0.9046 | 3 | 14.04.2016 |
7 | kwentar | 0.8789 | 1 | 14.04.2016 |
8 | dkozlov | 0.8567 | 4 | 11.04.2016 |
9 | Osborn | 0.8507 | 1 | 14.04.2016 |
10 | AleksandrK | 0.8351 | 1 | 08.04.2016 |
11 | Lesseps | 0.8351 | 1 | 14.04.2016 |
12 | baseline | 0.8351 |