🥇 Как взять соло золото на Kaggle🧑💻 Недавно на Kaggle завершилось соревнование
UM - Game-Playing Strength of MCTS Variants - в котором наш тиммейт Вадим в одиночку занял 6 из 1608 мест,
забрав золотую медаль 🏆⭐️ Задачей соревнования было создать решение, способное предсказывать насколько хорошо один вариант поиска по дереву Монте-Карло (MCTS) будет работать по сравнению с другим в той или иной игре. MCTS алгоритмы используются в качестве ИИ в различных настольных и компьютерных играх, исследователи регулярно придумывают их улучшения, однако нет единой конфигурации, которая подходила была для всех игр, поэтому правильный подбор этих агентов для каждой игры являеется важной исследовательской задачей направленной на достижение наилучшего перформанса в каждой из возможных игр.
🧪Для обучения моделей участниками были даны описания агентов, правила игр, а также различные ситуативные и статистические параметры для каждой игры. Требовалось избегать переобучения и создать модель с
хорошей генерализацией: тестовом датасете будут уже
новые игры.
💡 В решении зашли как классически тактики (генерация и отбор фичей, ансамбли), так и более продвинутые
(OpenFE и калибровка под тестовое распределение). Большой прирост по точности дала идея
генерации новых данных: ее использовали лучшие участники, а победитель даже придумал прогонять микросимуляции для каждого нового семпла.
🎓 Прочитать полностью про решение Вадима можно
по ссылке.🤴 Стоит отметить, что это не первый успех на Kaggle у Вадима. Ранг мастера и свое первое соло золото он получил еще 3 года назад, когда учился в старшей школе. Сейчас Вадим работает в Лаборатории на позиции
Senior Data Scientist и занимается разработкой AutoML & AutoDL в Альфе Банке.
🏆 Поздравляем и желаем еще больше побед!
