Yet Another
Data Challenge
Первое онлайн-соревнование по анализу данных от AI Community совместно с Yandex.Cloud
Создавай свою генеративную
мелодию — выигрывай Apple MacBook Air и другие призы!
мелодию — выигрывай Apple MacBook Air и другие призы!
10.12-25.12.2020
Изучаешь Python и хочешь развиваться в ML-разработке / Data Science
Этот конкурс для тебя, если ты
Новичок
Уже имеешь реальный опыт ML-разработки / Data Science на Python
Мастер
Проверить свои навыки
и получить опыт решения задачи по генеративному ML
и получить опыт решения задачи по генеративному ML
И тебе интересно
Пообщаться с опытными экспертами из Yandex.Cloud в чате и на вебинарах соревнования
Cоздать свою первую генеративную мелодию
Создать собственный уникальный проект в первой отечественной среде для ML-разработки
MacBook Air 13 дюймов, 512 Гб и грант на использование Yandex DataSphere в размере 150 000 руб.
Призы конкурса
I место
Apple iPhone 12 Pro и грант на использование Yandex DataSphere в размере 100 000 руб.
II место
Apple Watch Series 6 и грант на использование Yandex DataSphere в размере 50 000 руб.
III место
Для ТОП-10 участников
Яндекс.Станция Мини и грант на использование Yandex DataSphere в размере 25 000 руб.
Для 200 активных участников
Футболка с символикой Yandex.Cloud
Во время соревнования участники используют Yandex DataSphere
В задаче используется корпус исходных данных в формате ABC notation
В задаче используется корпус исходных данных в формате ABC notation
Задача
Обучить модель, которая сочиняет продолжение мелодии по первым восьми тактам
Регистрируйся до 24 декабря, используя Яндекс.Паспорт
Заходи в Yandex DataSphere
через Yandex.Cloud и получи стартовый грант в размере 4000 рублей
через Yandex.Cloud и получи стартовый грант в размере 4000 рублей
Присоединяйся к чату и подписывайся на канал конкурса Yet Another Data Challenge
1
2
3
Как пройти регистрацию
Создавай свою генеративную музыку
Регистрируйся до 24 декабря включительно, решай задачу и выигрывай призы от AI Community и Yandex.Cloud!
Эксперты
- Алена ДробышевскаяРуководитель направления по развитию бизнеса ML-сервисов Yandex.Cloud
- Елена ГрунтоваЗаместитель руководителя подразделения Сервисы машинного обучения Yandex.Cloud
- Игорь КураленокРуководитель подразделения Сервисы машинного обучения Yandex.Cloud
- Анатолий СтаростинРуководитель службы развития технологий Яндекс.Медиасервисы
- Павел ДоронинОснователь сообщества AI Community, руководитель AI Today
Тайминг конкурса
10 декабря 15:00
10 декабря 15:00
Открывающий вебинар. Организационные моменты. Коротко о задаче, методе оценки, генеративной музыке.
10 декабря 17:00
10 декабря 17:00
Старт конкурса — открытие доступа к данным по задаче.
19 декабря 15:00
19 декабря 15:00
Вебинар: ответы на вопросы.
24 декабря
24 декабря
Закрытие регистрации на конкурс.
25 декабря 23:00
25 декабря 23:00
Дедлайн по загрузке решения задачи для оценки.
27 декабря 15:00
27 декабря 15:00
Закрывающий вебинар. Подведение итогов. Объявление результатов конкурса.
FAQ
До 24 декабря включительно. Важно, чтобы ваше решение было загружено в Яндекс.Толоку до 25 декабря 23:00
Участникам предлагается набор данных для обучения моделей, а также тестовый набор данных. В тестовом наборе содержатся файлы в формате ABC_notation. Каждый файл — это первые 8 тактов музыкальной композиции. Участникам нужно предложить следующие 8 тактов для каждой композиции. На оценку принимаются файлы, содержащие 16 тактов: 8 тактов из тестого сета + 8 тактов, предложенные участниками. Формат отсылки результатов — ABC_notation + соответствующие им миди-файлы, сгенеренные участниками.
Отправка тестовых результатов участника осуществляется из проекта в DataSphere с помощью меджика (будет предложен в стартовом ноутбуке вместе с бейзлайн-реализацией). Тестовый результат участника должен содержать 16-тактовые соответствия для всех элементов тестового набора.
Кто и как оценивает работу
Оценка тестовых результатов участника проводится с помощью Яндекс.Толоки по методике side by side сравнения. Асессоры сравнивают пару (тестовый результат участника; 16 тактов оригинальной композиции), выбирая тот член пары, который им нравится больше. Каждую пару оценивает не менее трех асессоров. В процесс оценки встроена верификация асессоров. Результат для каждой пары принимается на основании majority vote.
Результат всей тестовой посылки рассчитывается на основании совокупности оценок пар, описанных выше. Более высокий рейтинг получает тот тестовый результат, больше элементов которого выиграло попарное сравнение.
При равенстве баллов двух участников им присваивается равный рейтинг. При равенстве баллов двух участников, соревнующихся за призовое место, проводится попарное сравнение их соответствующих тестовых результатов. Более высокое место в рейтинге получает тот участник, в чьем тестовом результате больше выигравших в сравнении элементов.
Отправка тестовых результатов участника осуществляется из проекта в DataSphere с помощью меджика (будет предложен в стартовом ноутбуке вместе с бейзлайн-реализацией). Тестовый результат участника должен содержать 16-тактовые соответствия для всех элементов тестового набора.
Кто и как оценивает работу
Оценка тестовых результатов участника проводится с помощью Яндекс.Толоки по методике side by side сравнения. Асессоры сравнивают пару (тестовый результат участника; 16 тактов оригинальной композиции), выбирая тот член пары, который им нравится больше. Каждую пару оценивает не менее трех асессоров. В процесс оценки встроена верификация асессоров. Результат для каждой пары принимается на основании majority vote.
Результат всей тестовой посылки рассчитывается на основании совокупности оценок пар, описанных выше. Более высокий рейтинг получает тот тестовый результат, больше элементов которого выиграло попарное сравнение.
При равенстве баллов двух участников им присваивается равный рейтинг. При равенстве баллов двух участников, соревнующихся за призовое место, проводится попарное сравнение их соответствующих тестовых результатов. Более высокое место в рейтинге получает тот участник, в чьем тестовом результате больше выигравших в сравнении элементов.
Нет. Решать задачу предстоит внутри Yandex.Cloud. Для этого обязательно регистрировать Яндекс.Паспорт
В конкурсе могут принять участие только резиденты РФ, достигшие 18 лет.
Да, конечно. Объединяться в группы не нужно.
Знание Python и ML-фреймворков. Опыта работы с аудио не требуется. Исходные данные являются текстовыми АВС-нотациями.
Yandex DataSphere — cервис для ML-разработки, предоставляющий все необходимые инструменты и динамически масштабируемые ресурсы для полного цикла разработки машинного обучения.
Да, знание Python и ML-фреймворков достаточно. Опыта работы с аудио не требуется. Исходные данные являются текстовыми АВС-нотациями.
Для выполнения конкурсной задачи всем участникам выделяется стартовый грант на использование Yandex DataSphere в размере 4000 руб.
На что хватит стартового гранта:
• 370 часов непрерывных вычислений на машине типа S (4 cores),
• 185 часов непрерывных вычислений на машине типа M (8 cores),
• 20 часов непрерывных вычислений на машине типа L (8 cores, 1 GPU Nvidia v100),
• 5 часов непрерывных вычислений на машине типа XL (32 cores, 4 GPU Nvidia v100).
На что хватит стартового гранта:
• 370 часов непрерывных вычислений на машине типа S (4 cores),
• 185 часов непрерывных вычислений на машине типа M (8 cores),
• 20 часов непрерывных вычислений на машине типа L (8 cores, 1 GPU Nvidia v100),
• 5 часов непрерывных вычислений на машине типа XL (32 cores, 4 GPU Nvidia v100).
Подробнее о Yandex DataSphere
Облачная платформа, где вы можете создавать и развивать свои проекты при помощи тех же технологий, на основе которых работают сервисы Яндекса. Облако позволяет наладить обработку и хранение данных, обеспечить безопасный доступ и обмен трафиком. Кроме того, вы можете создавать приложения на основе управляемых баз данных, а также пользоваться речевыми технологиями и машинным переводом
Организаторы
Сообщество разработчиков продуктов в сфере искусственного интеллекта численностью более 10 000 участников
Помогаем крупным компаниям повышать эффективность бизнеса при помощи AI-технологий и становиться частью AI-экосистемы
Партнер
Построение моделей и отсылка конкурсных результатов осуществляются на платформе Yandex DataSphere
Участникам предлагается набор данных для обучения моделей, а также тестовый набор данных. В тестовом наборе содержатся файлы в формате ABC_notation. Каждый файл — это первые 8 тактов музыкальной композиции. Участникам нужно предложить следующие 8 тактов для каждой композиции. На оценку принимаются файлы, содержащие 16 тактов: 8 тактов из тестого сета + 8 тактов, предложенные участниками. Формат отсылки результатов — ABC_notation + соответствующие им миди-файлы, сгенеренные участниками.
Отправка тестовых результатов участника осуществляется из проекта в DataSphere с помощью меджика (будет предложен в стартовом ноутбуке вместе с бейзлайн-реализацией). Тестовый результат участника должен содержать 16-тактовые соответствия для всех элементов тестового набора.
Кто и как оценивает работу
Оценка тестовых результатов участника проводится с помощью Яндекс.Толоки по методике side by side сравнения. Асессоры сравнивают пару (тестовый результат участника; 16 тактов оригинальной композиции), выбирая тот член пары, который им нравится больше. Каждую пару оценивает не менее трех асессоров. В процесс оценки встроена верификация асессоров. Результат для каждой пары принимается на основании majority vote.
Результат всей тестовой посылки рассчитывается на основании совокупности оценок пар, описанных выше. Более высокий рейтинг получает тот тестовый результат, больше элементов которого выиграло попарное сравнение.
При равенстве баллов двух участников им присваивается равный рейтинг. При равенстве баллов двух участников, соревнующихся за призовое место, проводится попарное сравнение их соответствующих тестовых результатов. Более высокое место в рейтинге получает тот участник, в чьем тестовом результате больше выигравших в сравнении элементов.
Отправка тестовых результатов участника осуществляется из проекта в DataSphere с помощью меджика (будет предложен в стартовом ноутбуке вместе с бейзлайн-реализацией). Тестовый результат участника должен содержать 16-тактовые соответствия для всех элементов тестового набора.
Кто и как оценивает работу
Оценка тестовых результатов участника проводится с помощью Яндекс.Толоки по методике side by side сравнения. Асессоры сравнивают пару (тестовый результат участника; 16 тактов оригинальной композиции), выбирая тот член пары, который им нравится больше. Каждую пару оценивает не менее трех асессоров. В процесс оценки встроена верификация асессоров. Результат для каждой пары принимается на основании majority vote.
Результат всей тестовой посылки рассчитывается на основании совокупности оценок пар, описанных выше. Более высокий рейтинг получает тот тестовый результат, больше элементов которого выиграло попарное сравнение.
При равенстве баллов двух участников им присваивается равный рейтинг. При равенстве баллов двух участников, соревнующихся за призовое место, проводится попарное сравнение их соответствующих тестовых результатов. Более высокое место в рейтинге получает тот участник, в чьем тестовом результате больше выигравших в сравнении элементов.
О генеративной музыке
Генеративная музыка - это мелодии, созданные алгоритмом на основе исходных данных с учетом стиля и других конкретных заданных параметров. Алгоритм создает продолжение мелодии, опираясь на предыдущие такты предоставленной ему композиции. Для синтеза подобных произведений знание нот и способность играть на инструментах участнику не нужны, главное – умение работать с данными. Область применения генеративных мелодий – фоновая музыка для фитнес-индустрии, сегмента HoReCa, а также помощь музыкантам в поиске новых идей.
Мы используем файлы «cookies» и похожие технологии, чтобы улучшить работу и повысить эффективность сайта
OK