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Kim222333/competition-baseline

 
 

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数据竞赛Baseline & Topline分享

假如你是数据竞赛的初学者、爱好者,比赛的baseline不仅是比赛思路分享,同时也是一类数据问题的方法总结。本Repo想做的就是将收集并整理并分享各种比赛的baseline方案。

你可能会问为什么是baseline,而不是获胜者的代码分享?相比于获胜者的代码baseline代码都比较简单,容易整理和学习;其次baseline代码更加实用和简洁,适合入门学习。

数据竞赛

竞赛日历:http://coggle.club/

最新的竞赛信息和baseline推送,请关注:

竞赛分享

每个比赛的详细分享请见competition文件夹

如果本仓库访问速度慢,可以访问国内备份:https://gitee.com/coggle/competition-baseline


CCF BDCI 2021

baseline汇总:https://github.com/datawhalechina/competition-baseline/tree/master/competition/DataFountain-CCFBDI-2021

  • 基于飞桨实现花样滑冰选手骨骼点动作识别,计算机视觉、姿态估计
  • 千言-问题匹配鲁棒性评测,自然语言处理、文本匹配
  • 基于MindSpore AI框架实现零售商品识别,计算机视觉、图像分类
  • 产品评论观点提取,自然语言处理、实体抽取
  • 个贷违约预测,结构化数据挖掘、金融风控
  • 剧本角色情感识别,自然语言处理、实体抽取
  • 基于UEBA的用户上网异常行为分析,结构化数据挖掘、异常检测
  • POI名称生成,计算机视觉、OCR
  • 客服通话文本摘要提取,自然语言处理、文本摘要
  • 系统认证风险预测,结构化数据挖掘、风险检测
  • 泛在感知数据关联融合计算,结构化数据挖掘、相似度计算
  • openLooKeng跨域数据分析性能提升,数据仓储SQL优化
  • 大规模金融仿真图数据中金融交易环路查询的设计与性能优化,金融交易图谱挖掘
  • 基于BERT的大模型容量挑战赛,深度学习模型优化

华为DIGIX2021:全球校园AI算法精英大赛

报名链接:https://developer.huawei.com/consumer/cn/activity/digixActivity/digixdetail/201621215957378831?ha_source=gb_sf&ha_sourceId=89000073

  • 赛题1:基于多目标多视图的用户留存周期预测
  • 赛题2:基于多模型迁移预训练文章质量判别
  • 赛题3:基于多目标优化的视频推荐
  • 赛题4:基于多模态多语言的搜索排序
  • 赛题5:小样本菜单识别

比赛baseline和学习资料:https://github.com/datawhalechina/competition-baseline/tree/master/competition/DIGIX2021


科大讯飞AI开发者大赛2021


2021年度腾讯赛

本届从广告应用场景痛点出发,开设“视频广告秒级语义解析”和“多模态视频广告标签”两大赛道,兼具算法挑战性和商业应用价值。

2020年度腾讯赛

本届以用户在广告系统中的交互行为作为输入来预测用户的人口统计学属性。







结构化比赛


CV类型比赛


NLP类型比赛


其他类型

其他链接:

贡献者(按照贡献ID排序)

协作规范

欢迎大家fork并贡献代码,但请大家遵守以下规范和建议:

  1. 代码请按照比赛的形式进行整理,写明比赛的网址、数据类型和解题赛题;

  2. 代码请注明运行的环境,以及机器最低配置,如:

    • 操作系统:Linux,内存16G,硬盘无要求;
    • Python环境:Python2/3
    • Pytorch版本:0.4.0
  3. baseline代码只能提供可运行的代码和思路,请不要提供直接可以提交的结果文件;

  4. 代码提供者应对代码版权和共享权负责;

  5. 如果发现Repo存在版权等相关问题,请邮件联系[email protected]

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Datawhale是一个专注AI领域的开源组织,以“for the learner,和学习者一起成长”为愿景,构建对学习者最有价值的开源学习社区。关注我们,一起学习成长。

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GNU General Public License v3.0

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  • Jupyter Notebook 98.0%
  • Python 2.0%