SberTechで私たちが努力していることに従って、問題の解決策を評価しました。 主な基準は、関連性、2000万人のユーザーに対するスケーラビリティ、機能の実装と開発の相対的な容易さです。 また、アプローチの独創性と技術コンポーネント、プロトタイプの実装レベル、チームのプレゼンテーションも考慮しました。
モバイル開発
モバイル開発ハッカソンでは、参加者から3つのアプリケーションを期待していました。
- 推薦と報告の機能を持つ個人の財務マネージャー、
- チャットボット機能、音声通話、ビデオ通話を備えたインスタントメッセンジャー、
- 支店とATMを備えた街のインタラクティブマップ。
3位は 、モスクワITigerチームがiOSおよびAndroidでSberPhoneアプリケーションを使用したことです。 財務情報とナビゲーション情報を提供します。最寄りのATMはどこにあり、ローンを取得する方法は、預金を行うことが可能です。 また、SberPhoneには、音声通話とビデオ通話、音声チャットボット、データ暗号化の機能を備えたメッセンジャーがあります。 アプリケーションは、市場に投入するのに十分で完全であることが判明しました。
2位は、学生向けのファイナンシャルプランナーを備えたSave Moneyチームです。 このアプリは、予算の計画、経費と財務リスクの管理に役立ちます。 ユーザーは、費用/収入の金額を設定し、支出を分類し、購入を計画できます。 作業を簡素化するために、スケジューラはヒントを提供します。 ハッカソン中、プロジェクトはサードパーティのフレームワークを使用せずにゼロから開発されました。
ハッカソンでモバイル開発の第一位を獲得した人はいませんでした。 審査員は、どのプロジェクトでも、アイデアと実行の独創性、およびイノベーションの使用の両方を確認しませんでした。 基本的に、すべての参加者は既製のフレームワークとソリューションのデザイナーを示し、一部の参加者は過去のハッカソンのベストプラクティスを使用しました。 さらに、VRを含むさまざまな技術の使用を必要とする都市のインタラクティブマップを使用して、3番目のタスクに取り組んだチームはありませんでした。
ビッグデータ
ビッグデータによると、ハッカソンの参加者は2つの製品を作成しました。
- 機械学習アルゴリズムに基づいて特定の領域で不動産分析を提供するチャットボット、
- 事前に決められた量のリソースを使用して共同旅客輸送を最適化するアルゴリズム。
ここでは、参加者のレベルは予想よりも高かった。 受賞者は最初のタスクにも同様にうまく対処しました。 その結果、勝者は最適化タスクとさまざまなニュアンスによって決定されました。
Gogeo_botボットとGoGeoチームが3位になりました 。 ボットの住所やその他の条件を設定すると、見返りに、ある場所から特定のアクセシビリティに住んでいる人の数、人口の収入、そこで働いているビジネスの利益など、有用な人口統計情報が得られます。 将来的には、チームはプロジェクトを本格的なサービスに投入し、新しいビジネスポイントの開拓を支援する予定です。 GoGeoのメンバーは、ウェブサイト（ www.gogeo.me）にフィードバックを残すと非常に感謝します。
EORAチーム2位 。 彼女は売り手または家主のコメントを分析することにより、オフィスのクラスを決定する問題を解決しました。 これらのうち、システムはオフィスの販売の関連性、建物内のエレベーターの利用可能性、オフィス自体の装飾、およびその他の情報を識別します。 システムは建物の座標に基づいて、通り、地区、行政区域、および地区ごとの犯罪率を決定します。 また、システムは、最も近い地下鉄駅とその距離を見つける方法を知っているだけでなく、不要なデータを取り除きます。 参加者は-1ギャップをすべて完了し、Yandexの機械学習モデルであるCatBoostを使用してすべてのデータを処理しました。 その結果、メトリックf1_scoreマクロによって〜0.9の結果が得られました。これにより、2位になりました。
EORAは、線形計画法を使用して旅客輸送を最適化する問題を解決しました。 チームアルゴリズムは、総走行距離が最小の最適なルートを見つけました。 制限を計算するとき、ユーザーは考慮に入れられました。ユーザーは一度に1台の車にしか座れません。ドライバーは1台の車しか運転できません。ユーザーは旅行を拒否できます。 ルート構築中に、アルゴリズムはドライバーとクライアントの両方の位置を考慮します。
bigdata-hackathon の勝者は Canapeチームでした。 最初のタスクのチャットボットは、基本的な機能を実装するのに最適であるとry審員に思われ、音声制御による地理位置情報の検索が追加されました。
チームは2番目のタスクを2つの部分に分けました。 最初の部分では、アルゴリズムは注文の分布を推定し、ドライバーを動かして、領土全体を効果的にカバーし、顧客を迅速に集客します。 第2部では、乗客とドライバーの動きを最適化して、道路に沿って旅行仲間を拾い上げ、一度に最大4人の乗客を運ぶようにします。
ビッグデータのハッカソンの勝者は25万ルーブルを受け取り、2位と3位のチーム-それぞれ15万と10万を獲得しました。
IBM Data Science Experienceプラットフォーム（データ分析タスクで共同作業を行うためのインタラクティブな環境）を提供してくれたパートナーであるIBMに感謝します。