Поздравляем Шаховую Екатерину – победителя Всероссийской олимпиады «Время Знаний» по дисциплине: Ветеринария и руководителя Морозову Татьяну Геннадьевну. Время знаний это портал для проведения олимпиды среди школьников, викторины для детей, а также всероссийского конкурса для педагогов и воспитателей. Главная Новости Победители Всероссийской олимпиады "Время знаний".
Победители «Времени знаний»
Конкурс, олимпиада или викторина от онлайн платформы Время знаний не требует создания личного кабинета. Главная Новости Победители Всероссийской олимпиады "Время знаний". В январе 2021 года наши воспитанники приняли участие во Всероссийской блиц олимпиаде «Время знаний» для школьников, по предмету «Физкультура. Главная Фотогалерея Объявления Общепит Недвижимость Справка Статьи Форум. Педагог-психолог ОВЗ ОГКУСО «Центр помощи детям г. Тулуна» победила в блиц-олимпиаде «Время знаний». Главная Фотогалерея Объявления Общепит Недвижимость Справка Статьи Форум. Педагог-психолог ОВЗ ОГКУСО «Центр помощи детям г. Тулуна» победила в блиц-олимпиаде «Время знаний». Время знаний это портал для проведения олимпиды среди школьников, викторины для детей, а также всероссийского конкурса для педагогов и воспитателей.
Воспитанники музыкальной школы Армавира победили на всероссийской олимпиаде «Время знаний»
Все участники олимпиады получат сертификаты, а победители — дипломы. Дипломы победителей и сертификаты отправляются всем участникам мероприятия посредством электронной рассылки. Олимпиада, проходит с 14 октября по 9 ноября 2021 г. В эти даты принимаются заявки от участников и выполненные задания олимпиады. Заявки, направленные позже указанного срока, к рассмотрению не принимаются. С 9 по 12 ноября состоится сбор организационного комитета и проверка работ участников. До 14 ноября — формирование списков. В этот период будут объявлены победители олимпиады, и затем будет организована рассылка материалов дипломов и сертификатов участникам и победителям по электронной почте.
Если предусмотрено при регистрации заявки на Сайте, Пользователь предоставляет следующую информацию: Фамилия, Имя, Отчество, контактный номер телефона, адрес электронной почты. Настоящее согласие действует бессрочно. Настоящее согласие может быть отозвано Пользователем в любой момент по соглашению сторон.
Тимур Гарифуллин: Во второй задаче при анализе я отсеял несколько признаков, и, скорее всего, из-за них у меня как раз и получился очень хороший результат. На первой задаче я нашёл несколько битых картинок, которые бы поломали решение где-то посередине обучения. Сэкономил время. Тимур Гарифуллин: Предобработка данных. Ещё я анализировал фичи, брал самые полезные из них с помощью нескольких алгоритмов из библиотеки CircuitLearn. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимизированные данные без описания. Как в этом случае ты подходил к анализу признаков? Тимур Гарифуллин: Там очень много было численных данных. Я решил сделать так же, как и в первый раз. Потом в условие загрузили, что они категориальные. Я их переделал на категориальные, но в итоге по времени обучение стало дольше, а по качеству даже хуже. Численные данные оказались лучше. И: Какие зависимости изучал при решении? Тимур Гарифуллин: Для первой задачи я извлекал эмбеддинги из картинок. Там извлекаются некоторые характеристики, и в зависимости от этих характеристик я предсказывал схожесть текста картинки. И: Ты оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Выбрал 200 лучших. И: Дополнительные признаки делал? Тимур Гарифуллин: Дополнительные признаки, как раз эмбеддинги в первой задачи. Во второй задаче нет, не делал. И: Применял ли ты какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома"? Тимур Гарифуллин: Нет. На второй задаче я пытался так сделать, но в итоге качество оказалось хуже, чем именно обученная модель по-настоящему. И: Как тебе в принципе задания? Тимур Гарифуллин: Задания интересные. Второе мне понравилось больше. Я не так часто занимался мультимодальными моделями. И: Что ты можешь пожелать будущим участникам? Какой дать совет? Г: Интересоваться всем в направлении искусственного интеллекта. Гуглить, если чего-то не знаешь, найти ответ, какие-то наиболее частые решения таких задач. Игорь Дышлевский: Меня зовут Дышлевский Игорь, я учусь в 11 классе физико-математической школы в Тюмени, мне 17 лет. И: Расскажи, пожалуйста, о своей подготовке к олимпиаде. Игорь Дышлевский: Началась она с подготовки к основному этапу, некоторым задачам, заключительному этапу. 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.
Интернет-олимпиада «Интеллектуал» организована Агентством исследовательских проектов «Познание» для учеников 1-11 классов, студентов и дошкольников. Сроки проведения: 1 января — 30 июня 2020 года. Для участия в олимпиаде требовалось пройти на сайте онлайн-тестирование: ответить на 10 вопросов с выбором ответа.
Всероссийская интернет – олимпиада «Время знаний»
Подготовила его преподаватель истории Подмарькова Галина Юрьевна.
Ануфриенко под руководством старшего преподавателя кафедры экономической экспертизы и финансового мониторинга Ю. Янушкиной показали высокий уровень знаний и профессиональных навыков в области финансовой грамотности.
Студенты успешно справились со всеми испытаниями и заняли призовые места: 1.
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. Я не так давно занимаюсь машинным обучением. Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить. Вторая тоже интересная. Единственный минус, как я говорил, это непонятно вообще, что с данными делать и что где находится. А так хорошая задача.
Как поучаствовать в конкурсе Время Знаний Время знаний является порталом для проведения олимпиады, в которой принимают участие школьники, также проводятся детские викторины и конкурс для учителей и воспитателей. Каждому участнику доступно бесплатное выполнение работы, результат которой он получит мгновенно. Если он будет допустимым, Вы сможете получить доступ, который дает возможность оформить и получить диплом.
Олимпиада «Время Знаний» — всероссийский конкурс
| Участие во Всероссийской онлайн олимпиаде «Время знаний» | Новости. Основные сведения. |
| Воспитатель Грузсчанского детского сада Алла Пономаренко победила во Всероссийской блиц-олимпиаде | Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО». |
Всероссийские блиц олимпиады для педагогов Время Знаний
- Как принять участие в олимпиаде «Время знаний»
- Онлайн-олимпиада "Время знаний" "Физкультура. Баскетбол"
- "Время знаний"!
- Участие во Всероссийской онлайн олимпиаде «Время знаний»
- «Кировская детская музыкальная школа» | Новости
- МАОУ Гимназия № 26 | Новости
Всероссийская интернет-олимпиада «Время Знаний»
Чепля Серафима, Барабой Алина и Симонова Дарья стали участницами Всероссийской олимпиады "Время Знаний" по дисциплине: Финансовая грамотность. Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» дают возможность не только интересно и полезно провести время, проверить свои знания по более чем 150 дисциплинам, но и быстро узнать свой результат. Студенты группы 1ТМ в очередной раз решили проверить свои знания по русскому языку, они приняли участие во Всероссийской олимпиаде проекта «Время знаний». Заявки от участников и выполненные задания олимпиады принимаются по 9 ноября 2021 г. Олимпиаду проводит Российское научное общество. В апреле 2021 года Афанасьева Анастасия, специальность «Экономика и бухгалтерский учет» приняла участие в заочной Всероссийской олимпиаде «Время Знаний» по дисциплине «Основы бухгалтерского учета». 25 декабря 2023 года подведены итоги Всероссийской Олимпиады по английскому языку «Время знаний», в которой приняли участие студенты 2 курса.
Олимпиада «Время знаний» всероссийский конкурс
Диплом 1 степени Всероссийской блиц олимпиады для педагогов «Время Знаний» Диплом 1 степени Всероссийской блиц олимпиады для педагогов «Время Знаний» Пятница, 19 января 2024 Алена Андреевна Терехова Олимпиады для педагогов — отличный способ определить уровень своей компетенции, показать свой результат окружающим, подтвердить свое звание — настоящий педагог. Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» — это не только интересно и полезно, но и быстро и легко.
Поздравляем Л. Беспалову и Игната с победой!
Юному конкурсанту желаем отличной учёбы и дальнейших творческих успехов!
Первая ступень позволила произвести оценку минимального уровня подготовленности обучающегося. Вторая — оценить самостоятельную подготовку студента по направлению подготовки, а также проверить знания и понимание составления единого правильного ответа из разных составных частей. По итогам онлайн-олимпиады Игорь Тахтин стал победителем по дисциплине «Электротехника» и занял почетное I место.
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.
Олимпиада «Время Знаний» — всероссийский конкурс
- Победители всероссийской блиц-олимпиады "Время знаний"
- Блиц олимпиада "Время знаний"
- Версия для слабовидящих
- Всероссийская олимпиада Время знаний
- «Время знаний»
- Подведены итоги олимпиады «Время знаний»
Всероссийская олимпиада по алгебре "Время знаний" 2022-2023 уч.год
| Всероссийская олимпиада Время знаний – | Общие итоги окружной предметной Олимпиады «Марафон знаний» подведут эксперты в лице специалистов отдела Восточного образовательного округа. |
| Подведены итоги олимпиады «Время знаний» — Кумертауский филиал ОГУ | Всероссийский конкурс для детей и педагогов ""Всероссийская викторина" Время знаний"" тема: "Моя семья". |
Всероссийская интернет – олимпиада «Время знаний»
Организатором олимпиады выступил информационно-методический центр "Линия знаний" в городе Самаре. Студенты Института кибербезопасности и цифровых технологий заняли призовые места во Всероссийской онлайн-олимпиаде «Время знаний» по дисциплине «Финансовая грамотность». Всероссийская блиц-олимпиада "Время знаний" (Введение в педагогическую леятельность), я решила принять участие и получила Диплом Победителя (1 место), вопросы оказались довольно непростыми, даже сложными!
Всероссийская олимпиада «Время знаний» май 2020
Олимпиада содержала увлекательные задания, которые помогают учащимся расширить кругозор, научиться творчески мыслить, искать нестандартные решения и даже по-новому взглянуть на учебную дисциплину «Информатика». Задания олимпиады были красочно и оригинально оформлены и вызвали большой интерес у ребят.
Мы предлагаем тестирования, позволяющие определить уровень профессиональной компетенции любого педагога, а также для школьных учителей по различным общеобразовательным дисциплинам. Пройдите тему по своему профильному предмету — получите ответ на вопрос об уровне своей профессиональной компетентности и свой сертификат о прохождении в электронном виде! Тесты для учителей, педагогов и воспитателей После выбора темы в открывшемся окне появится первый вопрос.
Вам предостоит ответить на десять вопросов. Ответив на них, Вы можете моментально узнать свой результат. Согласно шкале баллов звание победителя и первое место получает педагог, давший верные ответы на девять или десять вопросов.
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. Я не так давно занимаюсь машинным обучением. Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить. Вторая тоже интересная.
Единственный минус, как я говорил, это непонятно вообще, что с данными делать и что где находится. А так хорошая задача. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что ты участвуешь в Олимпиаде? Никита Таушканов: Когда я приехал, мне всё очень понравилось. Очень щедрые организаторы. Всё красиво, современно.
И: Что бы ты пожелал участникам следующей Олимпиады? Никита Таушканов: Чтобы всё получилось. Скажи, пожалуйста, как ты готовился и как ты получил те знания, которые тебе помогли в олимпиаде? Также нам помог преподаватель, когда он давал нам курсы от университета искусственного интеллекта, вроде Яндекса, и мы готовились по ним. И: Подскажи, пожалуйста, у тебя есть наставник? Артём Куковякин: Да.
Именно по искусственному интеллекту — это наш преподаватель по информатике, анализу данных. Это Максим Олегович Мазуров. И: А чем и как он помогает? Артём Куковякин: Он объясняет нам, как решать задачи. Он объясняет нам разные способы и методы решения задач на анализ данных, теорию и также даёт нам практические задания. Артём Куковякин: Потому что ты можешь взять, запустить свой код где-то на 5 часов и уйти куда угодно, а он 5 часов будет что-то делать.
Сам можешь кофе попить, фильм посмотреть, жизнь прожить, а он до сих пор делает работу. И: Какие задания Олимпиады тебе больше всего запомнились с прошлого этапа? Артём Куковякин: Я очень люблю олимпиадное программирование, поэтому мне запомнились задачи именно по нему. И: А были ли какие-то, которые слишком сложные, слишком лёгкие? Артём Куковякин: Слишком сложные — да. Это, допустим, была рекомендательная система — четвёртая или пятая задача.
Это была первая задача МЛ, и она была довольно сложной. Совсем лёгких не было. Возможно, математика была такой. Задача эта — огонь, на довольно высоком уровне, я бы сказал. Артём Куковякин: В первой задаче при анализе получилось очень легко узнать, что там трейновый тест, просто практически совпало. Во второй задаче в рамках исследования получилось узнать, что многие столбцы в датасете совершенно бесполезны.
Их можно просто вырезать, что облегчило и память, и решение. Поэтому очень полезно смотреть на данные. Артём Куковякин: Немного побить лидерборд с помощью анализа данных. Ещё поспособствовал подбор гиперпараметров на нейронку. Артём Куковякин: Задание лика — это вторая задача. Я смотрел без описания, что там такого.
И: Какие зависимости изучал при прохождении задания? Артём Куковякин: Как я говорил, в первой задаче тест совпадал с трейном.
Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» — это не только интересно и полезно, но и быстро и легко. И получила диплом 1 степени по результатам прохождения заданий.
Sorry, your request has been denied.
Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» – это не только интересно и полезно, но и быстро и легко. 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. Поздравляем, обучающегося 8Б класса, Вайхель Германа, ПОБЕДИТЕЛЯ Всероссийской олимпиады «Время знаний» по предмету «биология» (куратор – Деминова Ольга Викторовна, учитель биологии). Объявлены результаты Всероссийской блиц-олимпиады "Время знаний", состоявшейся в ноябре 2022 года. В текущем учебном году олимпиада проходит по 24 предметам по единым заданиям на технологической платформе образовательного центра «Сириус». 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.