Gesichtskontrolle für Zitronen und Marserdbeeren: Wie ich nach der Teilnahme am DS-Wettbewerb ein Praktikum bei der Rosselkhozbank bekam

Ich denke, es gibt nicht mehr viele Leute, die noch nichts von Hackathons und Data Science-Wettbewerben gehört haben. Ich habe vor sechs Monaten davon gehört. Ich nahm an allem teil, was ich sah (und gewann sogar etwas) und konnte den von der Russischen Landwirtschaftsbank organisierten AgroCode 2020 nicht bestehen. Ich habe es geschafft, in verschiedenen Richtungen an die Spitze der besten Teilnehmer zu gelangen, und in einer Richtung habe ich sogar einen Preis gewonnen. Dank dieser Erfolge wurde ich Data Science-Spezialist am Zentrum für die Entwicklung von Finanztechnologien der Russischen Landwirtschaftsbank. Und wie ich es gemacht habe - lesen Sie unten.

Die wichtigste Agro-Kodierung des Landes

Zunächst werde ich ein paar Worte über das Ereignis selbst sagen. AgroCode 2020 brachte viele Menschen zusammen, denen neue Technologien in der Landwirtschaft nicht gleichgültig sind. Es bestand aus mehreren Aktivitäten:

1. Agro Data Science Cup Datenanalyse-Wettbewerb mit 2 Aufgaben:

   
   
   
   
   

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2. Agro Hack 6 :

   
   
   
   
   

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params = {
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  'depth': 6, 
  'early_stopping_rounds': 500, 
  'l2_leaf_reg': 5, 
  'bagging_temperature': 1, 
  'random_seed': 17, 
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  'eval_metric': 'TotalF1', 
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  'verbose': 2000 
}
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

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ROC-AUC. :

def score(y_true, y_preds):
  table = y_true.merge(y_preds, left_on='image_id', right_on='image_id')
  m = keras.metrics.AUC(curve='ROC')
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aug = ImageDataGenerator(
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  width_shift_range=0.1,
  height_shift_range=0.1,
  brightness_range=[0.5, 1],
  shear_range=0.2,
  channel_shift_range=0.2,
  zoom_range=0.2,
  horizontal_flip=True,
  vertical_flip=True,
  fill_mode="nearest"
) 
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

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, . backbone VGG16, AveragePooling, (Dense) Dropout.

model = VGG16(weights=None, include_top=False, input_shape=[image_size, image_size, 3]) 
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x = Flatten()(x) 
x = Dense(256, activation='relu')(x) 
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