Bonjour !

En collaboration avec AI Community et AI Today, nous organisons le championnat de science des données en ligne Sibur Challenge 2021. Toute personne impliquée dans l'apprentissage automatique peut participer. La dotation de 650 000 roubles sera partagée entre les 5 premières places :

1ère place - 250 000;

2e place - 175 000;

3e place - 100 000;

4e place - 75 000;

5e place - 50 000.

Et les participants les plus actifs recevront des imperméables SIBUR x WOS, des casques SIBUR Digital , ainsi que des certificats de formation, des sacs à dos et des sweats à capuche. Par activité, en passant, nous entendons une communication productive dans le chat Telegram du défi, des rediffusions de nos annonces, de bonnes questions sur l'essence de la tâche et une approche créative pour résoudre le problème !

À propos de la tâche

Les produits SIBUR sont achetés dans 90 pays à travers le monde et nous disposons d'un réseau d'approvisionnement vaste et étendu, qui se compose en même temps d'une large gamme de produits.

Notre « arbre de produits » a ses propres spécificités - disons que nous avons différentes qualités de propylène et que nous devons choisir laquelle vendre. Pour chacun d'eux, différentes opérations technologiques sont utilisées - lors de la production, divers additifs, catalyseurs, etc. sont utilisés.

Par conséquent, nous devons acheter les matières premières autant que possible à l'avance afin d'avoir le temps non seulement pour produire, mais aussi pour livrer notre produit. Par exemple, il naviguera longtemps vers l'Australie. Parce que plus tôt nous comprenons ce que nous voulons produire, mieux ce sera. C'est à ça que servent les prévisions.

Un modèle de prévision de la demande mensuelle doit être construit sur la base des données de ventes historiques des 4 dernières années dans toutes les directions. Pour chacune des transactions, le volume de produits, le client, la région, le groupe de produits avec des détails à plusieurs niveaux, le type de contrat, la date exacte et d'autres indicateurs sont indiqués. Au total, il y a 914 groupes de produits dans l'ensemble, pour chacun desquels nous voulons construire une prédiction pour un mois.

Pour participer, il vous suffit de remplir le formulaire en suivant le lien. Et vous pouvez terminer la tâche jusqu'au 7 décembre à 23h59.

Le code qui génère les prédictions devra être chargé sur la plateforme Sibur Challenge. Le résultat de chaque participant sera déterminé par sa position dans le classement, et sa position dans le classement sera déterminée par la qualité du modèle (nous utilisons RMSLE pour évaluer la qualité).

En général, nous vous invitons!

Comment éviter les erreurs courantes

Envoyez une inférence;

N'oubliez pas de compresser les fichiers dans les archives (la plate-forme ne considère pas predict.py comme un fichier valide );

Ne compressez pas les fichiers avec un répertoire à l'intérieur - predict.py, par exemple, n'est pas trouvé plus tard, et rien ne fonctionne . C'est-à-dire que le fichier doit être à la racine;

Les dépendances doivent être ajoutées à requirements.txt. Mais seulement vraiment nécessaire :)

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