Nie. Wybór technologii zależy od Ciebie. Rekomendowanymi technologiami są: SAS oraz frameworki pythonowe jak TF/pyTorch/gensim/scikit-learn, ale nie wymaganymi. Najważniejszy jest sposób podejścia do rozwiązania postawionego zagadnienia.

Nie. Ocena pracy będzie na podstawie całego rozwiązania tj. zastosowanych technologii oraz jakości kodu. Kodem może być plik pythonowy lub jupyter notebook. W przypadku SASa – projekt. Jeśli nie zdążyłeś ukończyć zadania również możesz go przesłać do oceny, ponieważ brak ukończenia nie wyklucza z udziału w konkursie. Będziemy w szczególności zwracać uwagę na podejście do zagadnienia i pomysły na rozwiązanie.

Tak. Można pracować w maksymalnie w 2 osobowych grupach.

Niestety nie. Wybraliśmy prosty i dobrej jakości zestaw dokumentów, aby Wam ułatwić zadanie w przygotowaniu modelu. Nie zależy Nam na perfekcyjnych wynikach modelu na zróżnicowanych dokumentach, ale na prostym modelu na dobrze ustrukturyzowanych dokumentach.

Możliwości są dwie. Albo załadować za pośrednictwem Kaggle i upublicznić twój notebook. Albo przesłać bezpośrednio do mateusz.konopelski@coig.pl

Rekomendujemy użycie modeli głębokich, ale nie jest to jedyne możliwe rozwiązanie. Być może preferujesz model oparty na drzewach natomiast na wejściu embeddingi lub współrzędne regionów słów. Zależy nam tylko aby rozwiązanie było oparte o jakiś model a nie zestaw reguł.

Na stronie Kaggle umieściliśmy notebook, w którym pokazujemy, jak można łatwo sczytać dokumenty pdf z datasetu oraz labelki do postaci tabelarycznej oraz jak przygotować rozwiązanie do przesłania do oceny.

Tak, sesja będzie zorganizowana na tydzień przed zakończeniem hackathonu to jest w piątek 9.12.2022 w godzinach 18:00 -20:00

W ramach Hackathonu decyzją Jury, wyłonione zostaną 3 zwycięskie miejsca:

1 miejsce otrzyma nagrodę w postaci vouchera o wartości 5 000 zł, do wykorzystania w pierwszej połowie 2023 roku na dowolne szkolenie z katalogu SAS w formie eLearning. Katalog szkoleń dostępny jest pod adresem Katalog

2 miejsce otrzyma nagrodę w postaci dostępu do materiałów VOD konferencji Data Summit o wartości 700 zł;

3 miejsce otrzyma nagrodę w postaci kompletu książek autorstwa Marcina Szeligi dotyczących uczenia maszynowego: Data Science i uczenie maszynowe oraz Praktyczne uczenie maszynowe