Организатором олимпиады выступил информационно-методический центр "Линия знаний" в городе Самаре. диплом В январе 2023 года воспитанники старшей группы «Смешарики»: Момотова Василиса, Галкин Артём и Хасянова Малика (возраст 5 лет) приняли участие во Всероссийском конкурсе «Время Знаний» в викторине «Предлоги в словосочетаниях». Победителями Всероссийской олимпиады «Время знаний» по предмету «Музыкальная литература.7 класс» стали: Зон Варвара, Голдаева Валерия, Исаева Кристина, Широкова Карина. В апреле 2021 года Афанасьева Анастасия, специальность «Экономика и бухгалтерский учет» приняла участие в заочной Всероссийской олимпиаде «Время Знаний» по дисциплине «Основы бухгалтерского учета».
Международная научная онлайн олимпиада по гуманитарным наукам «Время знаний»
Диплом Победителя (3 место) Всероссийской олимпиады "Время знаний" по предмету "Цепь питания". Участие в предметной олимпиаде «Время знаний» – это не просто обычное тестирование и проверка для воспитателей, что ученик усвоил в школе, а также тренировка и саморазвитие. Онлайн олимпиада, проходит на официальном сайте Российского научного общества «Future technologies: science and innovations». Всероссийская олимпиада "Время знаний" по дисциплине: Электросварочные и газосварочные работы. Конкурс, олимпиада или викторина от онлайн платформы Время знаний не требует создания личного кабинета. Участие с 9-го по 11-й класс в олимпиадах(определенных, не каких попало) дает абитуриенту к баллам по ЕГЭ, плюсом балла 2-4 при поступлении(точно сейчас не помню сколько баллов, но не много) в вуз.
ВРЕМЯ ЗНАНИЙ
Организатором олимпиады выступил информационно-методический центр "Линия знаний" в городе Самаре. Республиканская олимпиада по иностранному языку. Читатели дошкольного возраста приняли участие в викторине "Время знаний". Участие в предметной олимпиаде «Время знаний» — это не просто обычное тестирование и проверка для воспитателей, что ученик усвоил в школе, а также тренировка и саморазвитие.
Виртуальный хостинг
- Студент колледжа — победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний».
- Победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний»
- Воспитатель Грузсчанского детского сада Алла Пономаренко победила во Всероссийской блиц-олимпиаде
- Виртуальный хостинг
- Последние новости
- Версия для слабовидящих
Международная научная онлайн олимпиада по гуманитарным наукам «Время знаний»
Педагогам необходимо было в течение часа ответить на 30 тестовых вопросов, тем самым продемонстрировав свою профессиональную компетентность в вопросах обновления содержания дошкольного образования и знаний современных педагогических технологий. Амурска; 30, 38, 47 пос.
Всероссийская онлайн олимпиада по английскому языку «Время знаний» Всероссийская онлайн олимпиада по английскому языку «Время знаний» Конкурсы и соревнования Достижения 17 октября 2023, 06:36 Обучающиеся МКОУ «Большесалырская СШ» 4-9 классов приняли активное участие во всероссийской онлайн олимпиаде по английскому языку «Время знаний». Всероссийская онлайн олимпиада по английскому языку «Время знаний» Обучающиеся МКОУ «Большесалырская СШ» 4,9 классов приняли активное участие во всероссийской онлайн олимпиаде по английскому языку «Время знаний». Задания разработаны так, чтобы школьники, изучая английский язык, развивали свое воображение, логическое мышление, учились делать выводы, работать с информацией, а также повторяли пройденный материал… Все задания олимпиады поделены по классам, по уровню знаний учащихся.
Педагогам необходимо было в течение часа ответить на 30 тестовых вопросов, тем самым продемонстрировав свою профессиональную компетентность в вопросах обновления содержания дошкольного образования и знаний современных педагогических технологий. Амурска; 30, 38, 47 пос.
Колористическое решение живописных задач Сложность и гармоничность цветовой гаммы. Заполненность цветом листа.
Оригинальное решение графических задач Владение приемами графического языка, владение основными композиционными и техническими приемами. Гармоничность, пропорциональность, ритмичность композиции создание художественного образа. Решение графических задач.
Всероссийские блиц олимпиады для педагогов Время Знаний
Участие в дистанционных мероприятиях очень актуально в наше время, — рассказала воспитатель. Отметим, Алла Пономаренко окончила Белгородский педагогический колледж по специальности «Учитель начальных классов». Её стаж работы в Грузсчанском детском саду — 16 лет. Полученные знания и опыт работы помогают в обучении дошкольников.
Отправить опечатку.
Королева» и Поволжского государственного колледжа. Оценивать знания самых эрудированных представителей молодежи Приволжья будет профессиональная экспертная комиссия, в составе которой ученые ведущих вузов России, руководители, бизнесмены, представители IT-компаний. Заместитель полпреда Олег Машковцев поздравил одаренных и перспективных студентов от имени полномочного представителя Президента России в ПФО Игоря Комарова: «Интерес к Олимпиаде не угасает год от года. Число ее участников внутривузовского этапа этого сезона почти 16 тысяч человек, а финалистов всего 224. Это уже высокий результат для каждого из участников!
Выявление композиционного центра. Колористическое решение живописных задач Сложность и гармоничность цветовой гаммы. Заполненность цветом листа. Оригинальное решение графических задач Владение приемами графического языка, владение основными композиционными и техническими приемами. Гармоничность, пропорциональность, ритмичность композиции создание художественного образа. Решение графических задач.
При себе иметь: акварель, ватман формата А2, кнопки, кисти II тур — профессиональный «Рисунок» Поступающие в 1-4 класс — основы декоративного искусства, Тема: «Образ сказочного героя». При себе иметь: ватман формата А3, простые карандаши, ластик, маркеры черного цвета разной толщины Поступающие в 5-9 класс— рисунок Тема: «Натюрморт из геометрических или бытовых предметов». Для поступающих в 5 класс тема на выбор:»Сказка» или «Натюрморт» ватман А3 При себе иметь: ватман формата А2, простой карандаш, ластик По окончании творческих испытаний вывешиваются списки детей, допущенных к прохождению следующего конкурсного испытания; по окончании III тура общеобразовательного — списки утверждаются директором. III тур — общеобразовательные предметы, для поступающих во 2-9 классы Требования и критерии оценки работ Используется 10 бальная оценка работ по следующим критериям. Критерии оценки: Соответствие изображаемого объекта, предмета выбранной теме. Размещение изображаемых предметов в листе.
Расписание финала олимпиады «Океан знаний»
В апреле 2021 года Афанасьева Анастасия, специальность «Экономика и бухгалтерский учет» приняла участие в заочной Всероссийской олимпиаде «Время Знаний» по дисциплине «Основы бухгалтерского учета». Отметим, на дипломах участников и победителей олимпиады размещен уникальный QR-код, при считывании которого любой проверяющий попадает на сайт с результатами олимпиады. время Победителями Всероссийской олимпиады «Время знаний» по предмету «Музыкальная литература.7 класс» стали: Зон Варвара, Голдаева Валерия, Исаева Кристина, Широкова Карина.
Всероссийская викторина «Время знаний»
В случае неправомерного использования предоставленных данных соглашение отзывается письменным заявлением субъекта персональных данных. Субъект по письменному запросу имеет право на получение информации, касающейся обработки его персональных данных в соответствии с п.
Это — увлекательные, развивающие олимпиады, конкурсы и викторины. Участие в дистанционных мероприятиях очень актуально в наше время, — рассказала воспитатель. Отметим, Алла Пономаренко окончила Белгородский педагогический колледж по специальности «Учитель начальных классов». Её стаж работы в Грузсчанском детском саду — 16 лет.
Полученные знания и опыт работы помогают в обучении дошкольников.
Подробнее Отзыв от учителя Мне очень понравился ваш конкурс. Задания были интересные, развивающие и, в тоже время, проверяющие уже имеющиеся знания. Дети были заинтересованы. Документы высылались своевременно.
Уважаемые учителя, воспитатели и родители!
Благодарим вас за сотрудничество. Будем очень рады вашим отзывам, замечаниям и предложениям. Места присуждались участникам, набравшим следующее количество баллов: 2 класс: Максимальное количество баллов — 70, каждое задание оценивалось в 5 баллов. Правильные ответы и неверные ответы участников можно посмотреть в личном кабинете координатора, открыв работу участника нажав кнопку «Детали».
Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО»
| «Время знаний» | Поздравляем Шаховую Екатерину – победителя Всероссийской олимпиады «Время Знаний» по дисциплине: Ветеринария и руководителя Морозову Татьяну Геннадьевну. |
| Всероссийская олимпиада «Время знаний» | Об олимпиаде “Знаю”. Увлекательная олимпиада “Знаю” дает детям возможность: посоревноваться со своими сверстниками из разных регионов России. |
| Олимпиада по искусственному интеллекту 2023 | Студенты музыкального отделения Амурского педагогического колледжа стали победителями Всероссийской олимпиады для студентов "Время знаний". |
| Всероссийская онлайн-олимпиада «Время знаний» - Милютинская ДШИ | | Заявки от участников и выполненные задания олимпиады принимаются по 9 ноября 2021 г. Олимпиаду проводит Российское научное общество. |
ОЛИМПИАДЫ НА 2024 ГОД
- Смотрите также:
- Всероссийская викторина «Время знаний» — Почемучки для взрослых и детей
- Победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний»
- Средне-Волжский институт ВГУЮ (РПА Минюста России)
- Блиц олимпиада "Время знаний" - Ошколе.РУ
- ОЛИМПИАДЫ НА 2024 ГОД
Всероссийских конкурсов время знаний
| Всероссийских конкурсов время знаний | сайт международных и всероссийских конкурсов для воспитателей и педагогов с ускоренными сроками подведения итогов. |
| Расписание финала олимпиады «Океан знаний» | Я сейчас с ним обсуждаю новости в этой области или проекты, но большую часть времени я занимаюсь сам. |
ВРЕМЯ ЗНАНИЙ
Баскетбол» и «Физкультура История физической культуры и Олимпийских игр». Ребята смогли испытать свои силы, применить свои знания и показать их уровень в области предмета «Физическая культура». Итоги участия: «Физическая культура.
Она заняла почетное III место.
Дипломом награжден руководитель Геннадий Иванович Котляров. Елена также поучаствовала во Всероссийской олимпиаде «Новое древо» по дисциплине «Материаловедение» и заняла III место.
И: Какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес? Павел Жучков: Мне понравилось задание с факторизацией. Это очень прикольный трюк.
И: Какие эмоции ты испытываешь от участия в Олимпиаде? Павел Жучков: Есть в этом какой-то такой кайф, если решение на каких-то уже последних минутах зашло. Правда, если не зашло, то там уже всё печально, но ладно. И: Важным этапом любой задачи является EDA. Что получилось узнать полезного в рамках решения обеих задач при анализе?
Что помогло улучшить качество решения? Павел Жучков: Я в первой задаче данные особо не анализировал. Поэтому про то, что там повторяются данные в тесте и трейне, не узнал. Во второй задаче я понял, что T — это время. По-моему, об этом сказали позже.
Хотя, может, сразу не увидел. Потом я выкидывал несколько раз N, потому что, по-моему, оно было одинаковое. И: Задача на предсказание клипа включала в себя анонимизированные данные без описания. Как в таком случае вы подходили к анализу признаков? Как и какие зависимости изучали?
Может, как-то оценивали важность признаков или использовали сразу всё, как есть? Павел Жучков: В основном использовал всё, как есть: посмотрел на среднее, минимум, максимум. Собственно, из времени вычитал минимальное время, потому что оно там, видимо, юниксовское, так как начинается с 13 миллиардов. Несколько раз выкидывал N, потому что оно было одинаковое. Также думал выкидывать групповые категориальные признаки, потому что с ними очень трудно работать.
Но в итоге не выкинул. И: Делали ли какие-то дополнительные признаки? Павел Жучков: GC-шки, я их хэшировал, потому что иначе они просто не помещаются в память. И: Что бы ты пожелал будущим участникам Олимпиады? Павел Жучков: Я бы пожелал им упорства, удачи и стараний.
Вячеслав Чертан: Меня зовут Чертан Вячеслав, я из города Кемерово, учусь в 11 классе городского классического лицея. Расскажи, пожалуйста, как ты проходил обучение и каким образом получил те знания, которые тебе помогли в Олимпиаде? Вячеслав Чертан: Искусственным интеллектом я занимаюсь как сам, так и в центре дополнительного образования в нашем городе. Олимпиадным программированием и математикой занимаюсь, можно сказать, полностью самостоятельно, ездил на смены в "Сириус". Олимпиада на отборочном этапе делилась на несколько частей.
Это были задачи на олимпиадное программирование, на математику и на сам искусственный интеллект. И: Есть ли у тебя какие-то собственные проекты? Вячеслав Чертан: Есть у меня проект — телемедицинский сервис для помощи в реабилитации после поражения лицевого нерва. Есть такие заболевания, которые приводят к тому, что часть лицевых мышц отказывается работать. Это может произойти от обморожения и несколько других болезней.
Чтобы восстановить мышцы, нужно периодически выполнять мимические упражнения, делать это правильно. Как происходит контроль сейчас? Пациент приходит к врачу, врач у него лично принимает то, как пациент делает упражнения. В дополнение ещё может быть система, в которой человек выполняет перед зеркалом сам или записывает на камеру телефона и отправляет врачу. Это не сильно удобно, потому что врач должен отсматривать упражнения пациента либо вживую, либо на записи, тратя своё время.
Я разработал систему, которая на основе искусственного интеллекта определяет правильность выполнения мимических упражнений. Благодаря нескольким мифотекам, которые переводят изображение, определяют точки лица, по точкам лица строят отрезки и определяется правильность выполнения упражнения. И: Скажи, пожалуйста, какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес? Вячеслав Чертан: С заданиями по математике и программированию я справился, в принципе, легко. Самыми интересными как раз были задачи на машинное обучение — особенно всё, что связано с текстом.
Я узнал, что в CatBoost можно использовать один дополнительный параметр, чтобы всё это работало легко и просто. И: Важным этапом любой задачи является предварительное исследование датасета. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе? Вячеслав Чертан: Во второй задаче занимательным было то, что можно было обучить обычный классификатор через CatBoost, и он будет достаточно хорошо работать, а также то, что данные были немного повреждены и это нужно было заметить и устранить, чтобы балл стал выше. И: Что поспособствовало улучшению качества решения?
Вячеслав Чертан: Как уже говорил, убрав последний элемент и приплюсовав к индексам всех остальных по единичке, я получил качество модели лучше на 3 сотых. Без этого я был бы наверно на середине трейнинга, а здесь я оказался на одной четверти. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимные данные без описания. Как в таком случае ты подходил к анализу признаков? Вячеслав Чертан: Вообще — не знаю, сразу или нет, вроде бы через какое-то время — в задаче появилось описание того, что означает каждая колонка хотя бы примерно.
Например, было написано, что буква алфавита обозначает какие-то категориальные признаки один и два, счетчики С1, С2, С3 — набор категориальных признаков. Я просто в катбусте прописал, что есть что, и это начало хорошо работать. По крайней мере лучше, чем было до. В целом не составляет труда понять, какие признаки являются чем, проведя небольшой анализ в своём ноутбуке. И: Как и какие зависимости изучал?
Вячеслав Чертан: Вообще на изучение зависимостей не так много времени ушло. Я почти сразу начал писать модельки. Во второй задаче что-то пошло не так сначала. Моделька выдавала на трейне и на валидации хороший результат, а на тесте приписывала всем класс того, что человек кликнет. Это было, естественно, как-то очень странно.
И: Оценивал важность признаков или использовал всё как есть? Вячеслав Чертан: Не было на это времени. Когда я написал хорошее решение, у меня оставалось минут 30, чтобы дошлифовать. Это очень мало с учётом того, что датасет весит очень много и одна его выгрузка и загрузка на систему занимает минут пять. И: Применял ли какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества?
Вячеслав Чертан: Как я уже говорил — уберём последнюю запись, добавим ко всем остальным ID-шникам по единичке, и решение начинает работать лучше. В первой задаче, возможно, получилось случайно, возможно, нет, но я вовремя остановил выполнение своего решения, оно было медленным, отправил, и поэтому балл выровнялся на своей максимальной позиции. Если бы я не дорешал, балл был бы меньше, потому что одно решение. У меня два решения совмещались, показатели меняли друг друга. Если бы я это сделал чуть раньше или чуть позже, у меня был бы более низкий балл.
И: Как тебе в принципе задание? Вячеслав Чертан: Это было очень интересно, особенно то, что мне пригодилось не только знание по ML, но и знание об алгоритмах, умение оптимизировать тут тоже полезно. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что участвуешь в Олимпиаде? Вячеслав Чертан: Это просто круто, что находишься в таком месте. И: Что бы ты пожевал у участников следующей Олимпиады?
Время оплаты; Адрес почты для получения наградных листов. После заполнения всех строк кликните «Отправить». Данные будут обработаны системой.
Если возникнут ошибки воспользуйтесь разделом «Помощь», в котором перечислены самые распространенные вопросы. Индивидуальные проблемы решайте через поддержку.
Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО»
Время знаний это портал для проведения олимпиды среди школьников, викторины для детей, а также всероссийского конкурса для педагогов и воспитателей. диплом В январе 2023 года воспитанники старшей группы «Смешарики»: Момотова Василиса, Галкин Артём и Хасянова Малика (возраст 5 лет) приняли участие во Всероссийском конкурсе «Время Знаний» в викторине «Предлоги в словосочетаниях». Республиканская олимпиада по иностранному языку. Объявлены результаты Всероссийской блиц-олимпиады "Время знаний", состоявшейся в ноябре 2022 года. Международная дистанционная олимпиада «Инфоурок» весенний сезон 2024.
Всероссийская олимпиада по алгебре "Время знаний" 2022-2023 уч.год
С целью исследования уровня сформированности предметных компетенций, повышения профессионального мастерства педагогов дошкольного образования 03 июня 2022 года была проведена муниципальная блиц-олимпиада «Время Знаний» для педагогов дошкольного. диплом В январе 2023 года воспитанники старшей группы «Смешарики»: Момотова Василиса, Галкин Артём и Хасянова Малика (возраст 5 лет) приняли участие во Всероссийском конкурсе «Время Знаний» в викторине «Предлоги в словосочетаниях». 18 марта 2020 года в четвертый раз на базе МКУ ИМЦ г. Амурска для педагогов дошкольных образовательных учреждений Амурского муниципального района проходила педагогическая очная олимпиада «Время Знаний». Студент Ивановского энергетического колледжа Зайцев Илья (группа 33) под руководством преподавателя Борзовой И.К. занял 1 место во Всероссийской олимпиаде «Время знаний» по дисциплине: Экономика предприятия.
Онлайн-олимпиада "Время знаний" "Физкультура. Баскетбол"
Продолжая использование сайта, вы соглашаетесь на обработку своих персональных данных. Подробности об обработке ваших данных — в политике конфиденциальности. Срок действия лицензии на использования программного обеспечения окончен 31.
Обучающиеся с удовольствием принимают участие в подобных олимпиадах, так как в первую очередь это отличный шанс проявить свои творческие способности, открыть в себе новые таланты, научиться логически мыслить. Одним словом, чтобы учить английский язык ребятам «было интересно»!
К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач. И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть.
Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач. И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро.
Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных. Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть?
Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение.
Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели. Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе. И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад.
Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа. Книги тоже очень много мне дали в плане знаний. И: Расскажи, почему именно машинное обучение? Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет. Эта область совмещает в себе математику и программирование.
И то и то мне нравится. И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес? Никита Таушканов: По машинному обучению. Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета. Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов. А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать. И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить.
Никита Таушканов: Было очень сложно. Я первый час вообще не понимал, что где находится. Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные. И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам? То есть тип — время, категории или числовые значения. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными. Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже. Остальные все использовал по полной.
И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался. И: Как тебе задания? Никита Таушканов: Задания интересные очень.
Подробности об обработке ваших данных — в политике конфиденциальности. Срок действия лицензии на использования программного обеспечения окончен 31. Для получения информации с сайта свяжитесь с Администрацией образовательной организации по телефону 8 964 001 43 13 Функционал «Мастер заполнения» недоступен с мобильных устройств.