Kaggle：どの顧客が幸せな顧客ですか？
賞金プール ：
1位-$ 30,000
2位-$ 20,000
3位-$ 10,000
締め切り ：2016年5月2日
顧客満足度は、サポートサービスからトップマネージャーまで、すべての人にとって重要な成功基準です。 不満を抱いた顧客は帰国せず、さらに悪いことに、退場する前に不満を表明することはめったにありません。 銀行のサンタンデルは、Kaggleユーザーに、関係の初期段階で不満のある顧客を特定するのを手伝うよう依頼しています。 これにより、銀行は手遅れになる前に顧客満足度を高めるための積極的な措置を講じることができます。 このコンペティションでは、数百の匿名化されたサインを使用して、銀行での経験に対するクライアントの満足度を評価します。
競争は終わりに近づいています。 競争は非常に激しいです。 現時点では-5000人以上の参加者。
データ： www.kaggle.com/c/santander-customer-satisfaction/data
説明： www.kaggle.com/c/santander-customer-satisfaction
参加者の評価： www.kaggle.com/c/santander-customer-satisfaction/leaderboard
Kaggle：Expediaユーザーはどのようなホテルを予約しますか？
賞金プール ：
1位-$ 12500
2位-$ 7500
3位-5000ドル
締め切り ：2016年6月10日
夢の休暇を計画したり、週末の短い休暇を計画したりするのは驚くべきことです。 各方向から選択する何百、何千ものホテルの中から、あなたの個人的な好みに最適なホテルを事前に決定することは困難です。 とても好きなミントの枕を備えた静かな家父長制のホテルに行くか、トレンディなプールバーのある新しいホテルに移動するチャンスがありますか？ Expediaは、パーソナライズされた推奨事項を提供することで、ユーザーがホテルを見つけるのを支援したいと考えています。 これは、毎月数億人の訪問者がいるサイトにとって簡単な作業ではありません！ Expediaは検索パラメーターを使用してさまざまなホテルのおすすめを絞り込むようになりましたが、ユーザーごとにおすすめをカスタマイズするための特定のクライアントリクエストはありません。
このコンテストでは、ExpediaはKaggleユーザーに顧客データを照合し、100の異なるホテルグループのうちユーザーが立ち寄る可能性を予測するように依頼します。 このコンテストのデータは、Expediaの実際のデータのランダムなサンプルです。
データ： www.kaggle.com/c/expedia-hotel-recommendations/data
説明： www.kaggle.com/c/expedia-hotel-recommendations
参加者の評価： www.kaggle.com/c/expedia-hotel-recommendations/leaderboard
BlackBox Challenge-未知のルールでゲームをプレイするためのボットのトレーニング
賞金プール ：
1位：30万ルーブル
2位：17万ルーブル
3位：125万ルーブル
次の5つのトップメンバーには、Microsoft Xbox Oneが贈られます。
締め切り ：2016年5月30日
受賞者の発表：2016年6月10日
BlackBox Challengeは、AI（人工知能）を使用してボットをトレーニングおよびプログラミングするためのオープンな競争です。 そのコースでは、参加者は事前に未知のルールでゲームをプレイするようにエージェントを訓練する必要があります。 各段階で、ボットはゲーム環境の状態を認識し、その中の4つの可能なアクションから選択します。 ボットはその移動中に報酬を受け取りますが、すぐに受け取れないこともあるため、選択の正しさを常に評価できるとは限りません。 それだけでなく、賞にはゲームの決定論を取り除き、予測不可能にするチャンスの要素があります。
参加するには、ゲーム環境シミュレータとトレーニングデータをダウンロードし、モデルを作成し、利用可能な方法を使用してプレイするエージェントをトレーニングする必要があります。 ソリューションコードはサイトにアップロードされ、システムは非常に迅速にそれをチェックし、結果を報告します。 参加者はそれぞれの最高の結果によってランク付けされます。 2人の参加者が同じ結果を得る可能性は低いため、以前に勝利したソリューションをダウンロードした人にとっては場所が高くなります。
コンテストページ： blackboxchallenge.com/home
メンバーの評価： blackboxchallenge.com/leaders
Kaggle：コンピューターがドライバーの注意をそらすことを検出できますか？
賞金プール ：
1位-$ 30,000
2位-$ 20,000
3位-$ 15,000
締め切り ：2016年8月1日
私たちは皆、このような状況にありました。交差点では、緑色が点灯し、目の前の車は動きません。 または、トラック上の目立たない車が突然遅くなり、プレッツェルを書き始めます。 問題のあるドライバーをバイパスした場合、何が表示されますか？ 彼が携帯電話からメッセージを送信したり、片方の耳を耳に押し付けてスマートフォンでライブ会話を行ったりしていても驚かないでしょう。
米国疾病管理センター（CDC）の車両安全部によると、事故5回に1回は注意散漫な運転手によるものです。 言い換えると、米国では、注意散漫なドライバーの過失により、毎年425千人が負傷し、3,000人が死亡し、毎日8人以上が死亡し、1,161人が負傷しています。
ステートファームは、DVRが注意散漫なドライバーを自動的に検出できるかどうかを実験することにより、これらの恐ろしい統計を改善し、顧客を保護したいと考えています。 DVRから画像の配列を提供することにより、State FarmはKaggleユーザーに各ドライバーの動作を分類するように依頼します。 彼らはシートベルトで車を慎重に運転しますか、または後部座席で友人と自撮りしますか？ 競技者は、運転に直接関与しているドライバーの画像または部外者の画像を受け取ります。 彼らの仕事は、提示された各画像上で運転手が運転からどれだけ注意をそらすかを決定するプログラムを作成することです。
管理からの注意散漫は、主に3つのタイプに分類できます。視覚、ドライバーが道路から目を離すとき、手動、ハンドルから手を離すとき、および精神、コミュニケーションによって気が散るときです。
ドライバーをそらす職業には、携帯電話での会話、メッセージの送信、運転中の食事、隣人との会話が含まれます。 機械に組み込まれている機器（ナビゲーションシステムやラジオなど）を使用することも、注意散漫の原因になります。 これらのすべての活動は、ドライバーや運動の他の参加者の安全を危険にさらす可能性がありますが、運転中にメッセージを入力したり送信したりすることは、3種類の注意散漫をすべて兼ね備えているため、特に危険です。
データ： www.kaggle.com/c/state-farm-distracted-driver-detection/data
説明： www.kaggle.com/c/state-farm-distracted-driver-detection
参加者の評価： www.kaggle.com/c/state-farm-distracted-driver-detection/leaderboard
自動タブレット画像認識コンテスト
賞金プール ：
1位-$ 25,000
2位-$ 15,000
3位-5000ドル
2つの2,500ドルのインセンティブ賞。
申込期間：2016年4月4日-5月16日
受賞者の発表：2016年8月1日
今年1月に国立医学図書館（NLM）は、タブレット画像認識プログラムの競争に関する通知を発行しました。 参加者は、レシピで使用されるタブレットのよく知られている画像とRxIMAGE NLMデータベースの画像を比較できる高品質のアルゴリズムとプログラムの開発に貢献する必要があります。 NLMは、コンテスト参加者の作業を使用して、スマートフォンで撮影された未知のタブレットの写真とRxIMAGEデータベースで最適な一致を探す将来のソフトウェアとAPIを作成する予定です。
コンテストの申請書を提出するための指示には以下が含まれます。
ファイルの特性を含む、使用するデータへのリンク。 ソフトウェアの仕様、例、アプリケーションの詳細、仮想マシンの仕様、評価システムなどのアプリケーションの詳細。 受賞者の評価および選択基準。 評価に使用されるソフトウェアのソフトウェアコード。
参加者が作成したソフトウェアは、顧客から送信された任意の数の画像を含むディレクトリを受け入れ、初期データとして画像を制御し、類似度の順にランク付けできる必要があります。
コンテストページ： pir.nlm.nih.gov/challenge
ViZDoom：Visual Doom AIコンテスト@ CIG 2016
ウォームアップトーナメントの申し込み期限：2016年5月31日
最終トーナメントの申し込み期限：2016年8月15日
結果の発表（CIG）：2016年9月20日
Doomは、ゲーム業界で最も重要なタイトルの1つと考えられています。ゲームの作者は、ファーストパーソンシューティングゲーム（FPS）のジャンルを広め、存在感のある3Dグラフィックスの先駆者でした。 Doomから20年以上が経過しましたが、現代のシューティングゲームでAIボットを開発する方法はそれほど変わっていません。 特に、ボットは不正行為を行う必要があり、マップ、場所、位置などのゲームの内部データにアクセスできます。 対照的に、人間のゲーマーは、コンピューター画面のみを情報として使用してFPSをプレイできます。 AIは直接的な視覚情報のみを使用してDoomを効果的にプレイできますか？
目的：Visual Doom AIコンテストの参加者は、コントローラー（C ++、Python、またはJava）を提出する必要があります。 提供されたソフトウェアは、ボットがその判断の基にすることができる唯一の情報として、スクリーンバッファへのリアルタイムアクセスを提供します。 コンテストの勝者は、ボット除去トーナメントの結果によって決まります。
参加者は任意の手法を使用してコントローラーを作成できますが、Visual Doom AI環境の設計と有効性により、参加者は強化ディープラーニングなどの機械学習方法を使用できます。
競技コース
1.既知のマップでの限定消去トーナメント。
使用可能な唯一の武器は、ロケットランチャーで、エージェントが起動します。 さらに、医療キットと弾薬を入手できます。
2.未知のマップでの除去に制限のないトーナメント。
さまざまな武器とアイテムが用意されています。 トレーニング用に2枚のカードが用意されています。 最終スコアは、これまで参加者が知らなかった3枚のカードに記録されます。
最終試合はどのようになりますか？
コントローラーは、シンプルなマップ上で10分間、他のすべてのコントローラーと戦います。 各ゲームはパート1で12回、パート2で4回繰り返され、3枚のカードが含まれます。 コントローラーの位置は、フラグメントの数によって決まります。
複数のアプリケーションの場合、いくつかの選択肢があります。
技術情報
各コントローラーは、1つのCPUとGPUを自由に使用できる個別のコンピューターで動作する必要があります。 コンピューター仕様：Intel®Core（TM）i7-4790 CPU @ 3.60GHz + GTX 960 4GB。 OS：WindowsまたはUbuntu Linux 15.04
申し込み方法
応募するには、チームの名前、参加者、およびチームに関する情報が必要です。 コントローラーの作成に使用されるメソッドの説明は2ページ以内（PDF）。 エージェントの（合理的な）ソフトウェア要件のリスト（事前に要求） コントローラーのプログラムコードと追加ファイル（合計1GB以下）へのリンク。 コントローラーの作成と管理の手順。 申請書は後で提供されます。 オープンサイエンスの精神で、すべてのアプリケーションは、コンテスト終了後にサイトで公開されます。
コンテストページ： vizdoom.cs.put.edu.pl/competition-cig-2016