10 12 марта 2017 Кочетов Кирилл Университет

10 – 12 марта 2017 Кочетов Кирилл Университет ИТМО Lung. Diagnostics team

Lung. Diagnostics. ru

Как победить на AI хакатоне? • • Идея Интерпретация Техническая реализация Техническая сложность Общение с экспертами Презентация Что-то еще…

Методология

Финальные результаты за два дня

Почему мы в призерах? Почему мы не победили? • • • Демонстрация прототипа • Техническая сложность Значимая проблема (идея) Готовый прототип Хорошая тех. реализация Грамотная подача идеи

1 место How. Pop. io — предсказание популярности статей Описание авторов: • AI позволяющий автоматически оценить качество будущей статьи • Расширение для браузера • Предсказываем просмотры, лайки/дизлайки и добавления в избранное • Предсказательная модель основана на сверточных нейронных сетях над текстами • Адаптировали CNN для выделения удачных/неудачных участков текста

2 место DMPipeline —автоматизация разработки лекарственных молекул Описание авторов: • Разработано приложение • Генерация молекул предобученной RNN на основе прототипа (лекарственная молекула) • Прогнозирование физико-химических свойств (растворимость, проницаемость через кровь), с помощью xgboost • Ранжирование и выбор топа наиболее близких по свойствам молекул к прототипу На вход подаем фармацевтическую молекулу (прототип), на выходе получаем набор похожих молекул, которые должны обладать приемлемыми фармакологическими свойствами и активностью по отношению к заболеванию.

Интересные проекты Медицинские: • ITBears — удаление шумов с медицинских изображений • Pozetta — распознавание опухолей на томографических изображениях • Plant Diseases — определение болезни по листьям растений (пока только томатов)

Интересные проекты Бизнес (социальные, маркетинговые) • Kick. City — социальный маркетплэйс событий. Пользователи могут находить самые интересные события в городе, а организаторы имеют весь необходимый функционал для запуска и продвижения их мероприятий, а также продажи электронных билетов. Разработана рекомендательная система на основе машинного обучения. • Extended search — улучшенный поиск для онлайн-магазинов. Решает проблемы пользовательских синонимов, опечаток, и поиска по характеристикам. Использует ML для анализа поведенческих данных (покупки, просмотры, запросы), и формирования выдачи. • Open. Recycle — open-source платформа, которая позволит классифицировать вторсырье и выделять его в общем потоке мусора. Решение может использоваться на мусороперерабатывающих заводах, для создания интеллектуальных урн и помощи волонтерам в процессе сортировки мусора. В основе решения лежит нейронная сеть, использующая архитектуру Inception-v 3.

Фановые проекты ( ° ʖ °) Боты: • Perfect. Wife (@Simfacebot) — позволяет находить порноактрис, похожих на человека на фотографии, загруженной пользователем

Фановые проекты ( ° ʖ °) Боты: • @aihumorist_bot — попытка научить компьютер шутить Идут двое пьяных. Один и говорит: - Вон видишь мой дом? Вон светится мое окно, видишь там силуэт красивой женщины. Это моя любимая жена. - А вон видишь, ее обнимает красивый мужчина? Это я.

Фановые проекты ( ° ʖ °) Боты: • @Deep. Lineage. Bot — определение расы по фото

Фановые проекты ( ° ʖ °) • • • @Dia. Friend — определение еды по фото и информация о калорийности ML SWAT — поиск лиц — приложение, которое ищет, кто из персонажей на картинах классиков похож на тебя Code. AI — анализ кода на предмет наличия “велосипедов”. ADEPT — удаление лишних людей на фото. Saladarity — sldrt. com – генерация салатов. Data. Fuel — сервис для определения интересов и психологического портрета аудитории соц. сетей (интересы, психологический профиль, политические взгляды (между либералами и «ватниками» )).

Наши выводы • Идея – самое главное • Работающий прототип • Прототип можно протестировать on demand • Коммуникация с экспертами