La Olimpiada de AA consiste en competencias comunitarias de Kaggle organizadas por GDE de AA, TFUG y otras comunidades de AA, con el objetivo de brindar a los desarrolladores oportunidades de aprender y practicar el aprendizaje automático. Después de las exitosas ediciones de 2022 y 2023, se lanzó la tercera edición con el apoyo de Google for Developers para cada organizador de la competencia. En las últimas dos ediciones, participaron 605 equipos en 32 competencias, y generaron 105 discusiones y 170 notebooks. Te animamos a participar en esta edición para adquirir experiencia práctica con el aprendizaje automático y abordar los desafíos del mundo real.
Actualmente están abiertas más de 20 competencias comunitarias de las Olimpiadas de AA. Para participar, visita la página de la Olimpiada de AA.
Predicción del estado de fumador con modelos de AA de bioseñal.
Anfitrión: Rishiraj Acharya (GDE de IA/AA)/TFUG Calcuta
Desarrollo de un modelo de clasificación para diferenciar a las medusas de los elementos de contaminación por plásticos en las imágenes oceánicas.
Anfitrión: Anas Lahdhiri/MLAct
Detección de respuestas proporcionadas por un modelo de instrucción Mistral 7B que probablemente sean alucinaciones.
Anfitrión: Luca Massaron (GDE de IA/AA)
Búsqueda de soluciones de AA para reducir el desperdicio de comida.
Anfitriona: Anushka Raj/TFUG Hajipur
Predicción del porcentaje de grasa corporal en hombres utilizando varios métodos de regresión.
Anfitrión: Ankit Kumar Verma/TFUG Prayagraj
Desarrollo de un modelo de regresión para predecir la edad de los cangrejos.
Anfitrión: Ayush Morbar/Offbeats Byte Labs
Predicción del estado del tiempo en Nashik, India.
Anfitrión: TFUG Nashik
Predicción del nivel de daño a los edificios causado por terremotos en función de aspectos como la ubicación y la construcción.
Anfitriona: Usha Rengaraju
Predicción de días lluviosos, cantidad de lluvia y temperatura promedio en un día en particular.
Anfitrión: TFUG Bangladesh (Daca)
Predicción de las emisiones de CO2 per cápita para 2030 con la utilización de indicadores de desarrollo global.
Anfitrión: Dr. Shahriar Azad Evan, Shuvro Pal/TFUG Bengala del Norte
Predicción del estado de aprobación de préstamos.
Anfitrión: Kuan Hoong (GDE de IA/AA)/Grupo de usuarios de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Malasia
Predicción de la puntuación de habitabilidad de las propiedades.
Anfitrión: Ashwin Raj/BeyondML
(En el idioma local) Clasificación de tweets en portugués brasileño en uno de los siguientes grupos: tóxicos y no tóxicos.
Anfitriones: Mikaeri Ohana, Pedro Gengo, Vinicius F. Caridá (GDE de IA/AA)
Predicción de las contribuciones de ayuda humanitaria tras los desastres que se producen en el mundo.
Anfitrión: Yara Armel Desire/TFUG Abiyán
Desarrollo de modelos predictivos para estimar la densidad de tráfico en áreas urbanas.
Anfitrión: Kartikey Rawat/TFUG Durg
Clasificación de la opinión de cada cliente en varias escalas de Likert.
Anfitrión: TFUG Surabaya
Predicción de la temperatura de un mes en particular.
Anfitriones: Bilal Aamer & Mohammed Moinuddin/TFUG Hyderabad
Desarrollo de modelos de clasificación para predecir la malignidad tumoral.
Anfitrión: TFUG Bhopal
Desarrollo de un sistema que emplea la IA generativa y una interfaz de chatbot para generar descripciones de empleo automáticamente.
Anfitrión: Akaash Tripathi/TFUG Ghaziabad
Desarrollo de algoritmos o modelos sólidos capaces de traducir con precisión oraciones del francés al wólof.
Anfitrión: GalsenAI
Mapeo de los recursos hídricos mediante el uso de imágenes satelitales y aprendizaje profundo para la detección de sequías en las represas.
Anfitrión: Taha Bouhsine/ML Nomads
Para ver todas las competencias de la comunidad relacionadas con la Olimpiada de AA, busca “ML Olympiad” en Kaggle y encuentra más publicaciones relacionadas en las redes sociales en #MLOlympiad. ¡Explora las competencias disponibles y participa en las que te interesen!
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