1. 20 号上午复赛预测范围进行微调,已重新发送给各位选手。
另请注意,上午邮件的版本中请移除下面两条或请在复赛群内下载 V3 版本
q7d0b9b150452dc920bf653831917656e,
q8d094628230df44fa6ae916ead0bcff3
2. 初赛排行榜自即日起重新开放,可供学习使用。请注意当前因为已默认切换到复赛提交,因此初赛提交者请记得按照下图,做切换进入初赛提交,以免提交错误!
AIWIN2022春季赛季技术挑战赛之一,由国泰君安命题,提供来自一线真实业务的发债企业信息和违约历史信息等数据集,设立奖金池奖励。该竞赛过程配套学习内容涵盖基线程序、基线讲解、技术讲座等。该竞赛分数可作为 AI 人才特训营学习考核参照,达到基线分数以上即可有资格竞争暑期实训机会。
|
初赛 |
复赛 |
训练集 |
|
|
测试集 |
请基于给定的提交示例(请在下载-提交样例中获取),并基于其内所列的企业进行预测 |
请基于给定的提交示例(请在下载-提交样例中获取),并基于其内所列的企业进行预测 |
开发与模型输出 |
可线下开发和模型输出,AIWIN 平台提交结果 结果文件命名为answer.csv,请注意分隔符为'|',而非传统',' |
可线下开发和模型输出,AIWIN 平台提交结果 结果文件命名为answer.csv,请注意分隔符为'|',而非传统',' |
关键节点(拟) |
本竞赛采用初复赛模式开展: 初赛开启:4月18日 初赛截止:5月16日24:00
|
复赛开启:5月19日( 初赛晋级 20 强) 复赛截止:5月27日24:00 解决方案 PPT 和代码提交截止:5 月 27 日 24:00 (请提交至aiwin@aispacesh.com,邮件标题为 T3-个人 ID 或团队名,PPT 和代码请同样按此方式命名) |
提交限制 |
每日最多3次提交;
|
每日最多 3 次提交 |
奖励 |
依据: 初赛实名认证成绩方生效,取前 20 名晋级复赛。
|
依据: 以复赛分数为准计算技术得分,并综合解决方案的原创性和创意性,最终选拔 10 名晋级决赛答辩。
决赛答辩将通过现场评审得分结合技术得分做综合考量。
奖励:
|
国泰君安
自2014年我国债券市场“刚性兑付”神话被打破后,债券违约现象日益升温,2018年债券市场有160只债券发生违约,涉及44家发债企业,违约余额高达1505.25亿元,违约严重程度达历史之最。在债券市场信用风险加速暴露、违约事件发生趋于常态化的背景下,如何对发债企业违约风险进行有效评估与提前预测成为当前面临的重要监管难题。由于信息不完全,单纯依靠财务数据已难以充分解释违约风险溢价问题。如何有效利用财务以外的其他数据,例如发债企业的舆情数据、股权上下游数据,对发债企业违约风险进行预测具有重要意义。
本赛题任务是利用机器学习、深度学习等方法训练一个预测模型,该模型可以学习发债企业的相关信息,以预测发债企业未来一段时间内是否存在违约风险。赛题的难点在于数据集中包括大量的发债企业相关信息(股东信息、对外投资信息以及舆情信息等等),如何从中提取有效的特征并进行风险预测成为本赛题的关键问题。
本赛题将提供发债企业2019-2020年之间的违约数据用于模型训练,以预测发债企业在2021年发生违约风险的概率,其中发债企业范围为2019-2021年发行过债券的企业。初复赛提供用于预测的发债企业范围不变,在初赛的基础上,复赛将增加发债企业的股东数据、对外投资数据以及相关企业的舆情数据。
初赛提供的数据集如下:
复赛提供的数据集如下:
列名 |
中文名 |
类型 |
说明 |
ent_id |
企业ID |
string |
|
industryphy |
国民经济行业门类 |
string |
|
industryco |
国民经济行业 |
string |
|
opfrom |
经营(驻在)期限自 |
string |
|
opto |
经营(驻在)期限至 |
string |
|
esdate |
成立日期 |
string |
|
apprdate |
核准日期 |
string |
|
regcap |
注册资本 |
double |
万元 |
enttype |
企业类型 |
string |
|
entstatus |
企业状态 |
string |
|
prov |
所属省 |
string |
|
city |
所属城市 |
string |
|
country |
所属县 |
string |
|
is_bondissuer |
是否发债企业 |
string |
Y: 是,N: 否 |
列名 |
中文名 |
类型 |
说明 |
ent_id |
企业ID |
string |
|
shid |
股东对应的企业ID |
string |
非企业股东的值为空 |
shtype |
股东类型 |
string |
|
subconam |
认缴出资额 |
double |
万元 |
fundedratio |
持股比例 |
double |
取值范围:[0,100] |
列名 |
中文名 |
类型 |
说明 |
ent_id |
企业ID |
string |
|
b_eid |
被投企业的ID |
string |
|
subconam |
投资金额 |
double |
万元 |
fundedratio |
投资比例 |
double |
取值范围:[0,100] |
列名 |
中文名 |
类型 |
说明 |
ent_id |
公司ID |
string |
|
report_period |
报告期 |
string |
|
s_fa_extraordinary |
非经常性损益 |
double |
元 |
s_fa_deductedprofit |
扣除非经常性损益后的净利润 |
double |
元 |
s_fa_grossmargin |
毛利 |
double |
元 |
s_fa_operateincome |
经营活动净收益 |
double |
元 |
s_fa_investincome |
价值变动净收益 |
double |
元 |
s_stmnote_finexp |
利息费用 |
double |
元 |
s_stm_is |
折旧与摊销 |
double |
元 |
s_fa_ebit |
息税前利润 |
double |
元 |
s_fa_ebitda |
息税折旧摊销前利润 |
double |
元 |
s_fa_fcff |
企业自由现金流量 |
double |
元 |
s_fa_fcfe |
股权自由现金流量 |
double |
元 |
s_fa_exinterestdebt_current |
无息流动负债 |
double |
元 |
s_fa_exinterestdebt_noncurrent |
无息非流动负债 |
double |
元 |
s_fa_interestdebt |
带息债务 |
double |
元 |
s_fa_netdebt |
净债务 |
double |
元 |
s_fa_tangibleasset |
有形资产 |
double |
元 |
s_fa_workingcapital |
营运资金 |
double |
元 |
s_fa_networkingcapital |
营运流动资本 |
double |
元 |
s_fa_investcapital |
全部投入资本 |
double |
元 |
s_fa_retainedearnings |
留存收益 |
double |
元 |
s_fa_eps_basic |
基本每股收益 |
double |
元 |
s_fa_eps_diluted |
稀释每股收益 |
double |
元 |
s_fa_eps_diluted2 |
期末摊薄每股收益 |
double |
元 |
s_fa_bps |
每股净资产 |
double |
元 |
s_fa_ocfps |
每股经营活动产生的现金流量净额 |
double |
元 |
s_fa_grps |
每股营业总收入 |
double |
元 |
s_fa_orps |
每股营业收入 |
double |
元 |
s_fa_surpluscapitalps |
每股资本公积 |
double |
元 |
s_fa_surplusreserveps |
每股盈余公积 |
double |
元 |
s_fa_undistributedps |
每股未分配利润 |
double |
元 |
s_fa_retainedps |
每股留存收益 |
double |
元 |
s_fa_cfps |
每股现金流量净额 |
double |
元 |
s_fa_ebitps |
每股息税前利润 |
double |
元 |
s_fa_fcffps |
每股企业自由现金流量 |
double |
元 |
s_fa_fcfeps |
每股股东自由现金流量 |
double |
元 |
s_fa_netprofitmargin |
销售净利率 |
double |
% |
s_fa_grossprofitmargin |
销售毛利率 |
double |
% |
s_fa_cogstosales |
销售成本率 |
double |
% |
s_fa_expensetosales |
销售期间费用率 |
double |
% |
s_fa_profittogr |
净利润/营业总收入 |
double |
% |
s_fa_saleexpensetogr |
销售费用/营业总收入 |
double |
% |
s_fa_adminexpensetogr |
管理费用/营业总收入 |
double |
% |
s_fa_finaexpensetogr |
财务费用/营业总收入 |
double |
% |
s_fa_impairtogr_ttm |
资产减值损失/营业总收入 |
double |
% |
s_fa_gctogr |
营业总成本/营业总收入 |
double |
% |
s_fa_optogr |
营业利润/营业总收入 |
double |
% |
s_fa_ebittogr |
息税前利润/营业总收入 |
double |
% |
s_fa_roe |
净资产收益率 |
double |
% |
s_fa_roe_deducted |
净资产收益率(扣除非经常损益) |
double |
% |
s_fa_roa2 |
总资产报酬率 |
double |
% |
s_fa_roa |
总资产净利润 |
double |
% |
s_fa_roic |
投入资本回报率 |
double |
% |
s_fa_roe_yearly |
年化净资产收益率 |
double |
% |
s_fa_roa2_yearly |
年化总资产报酬率 |
double |
% |
s_fa_roe_avg |
平均净资产收益率(增发条件) |
double |
% |
s_fa_operateincometoebt |
经营活动净收益/利润总额 |
double |
% |
s_fa_investincometoebt |
价值变动净收益/利润总额 |
double |
% |
s_fa_nonoperateprofittoebt |
营业外收支净额/利润总额 |
double |
% |
s_fa_taxtoebt |
所得税/利润总额 |
double |
% |
s_fa_deductedprofittoprofit |
扣除非经常损益后的净利润/净利润 |
double |
% |
s_fa_salescashintoor |
销售商品提供劳务收到的现金/营业收入 |
double |
% |
s_fa_ocftoor |
经营活动产生的现金流量净额/营业收入 |
double |
% |
s_fa_ocftooperateincome |
经营活动产生的现金流量净额/经营活动净收益 |
double |
|
s_fa_capitalizedtoda |
资本支出/折旧和摊销 |
double |
|
s_fa_debttoassets |
资产负债率 |
double |
% |
s_fa_assetstoequity |
权益乘数 |
double |
|
s_fa_dupont_assetstoequity |
权益乘数(用于杜邦分析) |
double |
|
s_fa_catoassets |
流动资产/总资产 |
double |
% |
s_fa_ncatoassets |
非流动资产/总资产 |
double |
% |
s_fa_tangibleassetstoassets |
有形资产/总资产 |
double |
% |
s_fa_intdebttototalcap |
带息债务/全部投入资本 |
double |
% |
s_fa_equitytototalcapital |
归属于母公司的股东权益/全部投入资本 |
double |
% |
s_fa_currentdebttodebt |
流动负债/负债合计 |
double |
% |
s_fa_longdebtodebt |
非流动负债/负债合计 |
double |
% |
s_fa_current |
流动比率 |
double |
|
s_fa_quick |
速动比率 |
double |
|
s_fa_cashratio |
保守速动比率 |
double |
|
s_fa_ocftoshortdebt |
经营活动产生的现金流量净额/流动负债 |
double |
|
s_fa_debttoequity |
产权比率 |
double |
% |
s_fa_equitytodebt |
归属于母公司的股东权益/负债合计 |
double |
% |
s_fa_equitytointerestdebt |
归属于母公司的股东权益/带息债务 |
double |
% |
s_fa_tangibleassettodebt |
有形资产/负债合计 |
double |
% |
s_fa_tangassettointdebt |
有形资产/带息债务 |
double |
% |
s_fa_tangibleassettonetdebt |
有形资产/净债务 |
double |
% |
s_fa_ocftodebt |
经营活动产生的现金流量净额/负债合计 |
double |
% |
s_fa_ocftointerestdebt |
经营活动产生的现金流量净额/带息债务 |
double |
% |
s_fa_ocftonetdebt |
经营活动产生的现金流量净额/净债务 |
double |
% |
s_fa_ebittointerest |
已获利息倍数(EBIT/利息费用) |
double |
% |
s_fa_longdebttoworkingcapital |
长期债务与营运资金比率 |
double |
% |
s_fa_ebitdatodebt |
息税折旧摊销前利润/负债合计 |
double |
% |
s_fa_turndays |
营业周期 |
double |
天 |
s_fa_invturndays |
存货周转天数 |
double |
天 |
s_fa_arturndays |
应收账款周转天数 |
double |
天 |
s_fa_invturn |
存货周转率 |
double |
次 |
s_fa_arturn |
应收账款周转率 |
double |
次 |
s_fa_caturn |
流动资产周转率 |
double |
次 |
s_fa_faturn |
固定资产周转率 |
double |
次 |
s_fa_assetsturn |
总资产周转率 |
double |
次 |
s_fa_roa_yearly |
年化总资产净利率 |
double |
% |
s_fa_dupont_roa |
总资产净利率(杜邦分析) |
double |
% |
s_stm_bs |
固定资产合计 |
double |
元 |
s_fa_prefinexpense_opprofit |
扣除财务费用前营业利润 |
double |
元 |
s_fa_nonopprofit |
非营业利润 |
double |
元 |
s_fa_optoebt |
营业利润/利润总额 |
double |
% |
s_fa_noptoebt |
非营业利润/利润总额 |
double |
% |
s_fa_ocftoprofit |
经营活动产生的现金流量净额/营业利润 |
double |
% |
s_fa_cashtoliqdebt |
货币资金/流动负债 |
double |
|
s_fa_cashtoliqdebtwithinterest |
货币资金/带息流动负债 |
double |
|
s_fa_optoliqdebt |
营业利润/流动负债 |
double |
|
s_fa_optodebt |
营业利润/负债合计 |
double |
|
s_fa_roic_yearly |
年化投入资本回报率 |
double |
% |
s_fa_tot_faturn |
固定资产合计周转率 |
double |
次 |
s_fa_profittoop |
利润总额/营业收入 |
double |
% |
s_qfa_operateincome |
单季度.经营活动净收益 |
double |
元 |
s_qfa_investincome |
单季度.价值变动净收益 |
double |
元 |
s_qfa_deductedprofit |
单季度.扣除非经常损益后的净利润 |
double |
元 |
s_qfa_eps |
单季度.每股收益 |
double |
元 |
s_qfa_netprofitmargin |
单季度.销售净利率 |
double |
% |
s_qfa_grossprofitmargin |
单季度.销售毛利率 |
double |
% |
s_qfa_expensetosales |
单季度.销售期间费用率 |
double |
% |
s_qfa_profittogr |
单季度.净利润/营业总收入 |
double |
% |
s_qfa_saleexpensetogr |
单季度.销售费用/营业总收入 |
double |
% |
s_qfa_adminexpensetogr |
单季度.管理费用/营业总收入 |
double |
% |
s_qfa_finaexpensetogr |
单季度.财务费用/营业总收入 |
double |
% |
s_qfa_impairtogr_ttm |
单季度.资产减值损失/营业总收入 |
double |
% |
s_qfa_gctogr |
单季度.营业总成本/营业总收入 |
double |
% |
s_qfa_optogr |
单季度.营业利润/营业总收入 |
double |
% |
s_qfa_roe |
单季度.净资产收益率 |
double |
% |
s_qfa_roe_deducted |
单季度.净资产收益率(扣除非经常损益) |
double |
% |
s_qfa_roa |
单季度.总资产净利润 |
double |
% |
s_qfa_operateincometoebt |
单季度.经营活动净收益/利润总额 |
double |
% |
s_qfa_investincometoebt |
单季度.价值变动净收益/利润总额 |
double |
% |
s_qfa_deductedprofittoprofit |
单季度.扣除非经常损益后的净利润/净利润 |
double |
% |
s_qfa_salescashintoor |
单季度.销售商品提供劳务收到的现金/营业收入 |
double |
% |
s_qfa_ocftosales |
单季度.经营活动产生的现金流量净额/营业收入 |
double |
% |
s_qfa_ocftoor |
单季度.经营活动产生的现金流量净额/经营活动净收益 |
double |
|
s_fa_yoyeps_basic |
同比增长率-基本每股收益(%) |
double |
% |
s_fa_yoyeps_diluted |
同比增长率-稀释每股收益(%) |
double |
% |
s_fa_yoyocfps |
同比增长率-每股经营活动产生的现金流量净额(%) |
double |
% |
s_fa_yoyop |
同比增长率-营业利润(%) |
double |
% |
s_fa_yoyebt |
同比增长率-利润总额(%) |
double |
% |
s_fa_yoynetprofit |
同比增长率-归属母公司股东的净利润(%) |
double |
% |
s_fa_yoynetprofit_deducted |
同比增长率-归属母公司股东的净利润-扣除非经常损益(%) |
double |
% |
s_fa_yoyocf |
同比增长率-经营活动产生的现金流量净额(%) |
double |
% |
s_fa_yoyroe |
同比增长率-净资产收益率(摊薄)(%) |
double |
% |
s_fa_yoybps |
相对年初增长率-每股净资产(%) |
double |
% |
s_fa_yoyassets |
相对年初增长率-资产总计(%) |
double |
% |
s_fa_yoyequity |
相对年初增长率-归属母公司的股东权益(%) |
double |
% |
s_fa_yoy_tr |
营业总收入同比增长率(%) |
double |
% |
s_fa_yoy_or |
营业收入同比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_yoygr |
单季度.营业总收入同比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_cgrgr |
单季度.营业总收入环比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_yoysales |
单季度.营业收入同比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_cgrsales |
单季度.营业收入环比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_yoyop |
单季度.营业利润同比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_cgrop |
单季度.营业利润环比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_yoyprofit |
单季度.净利润同比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_cgrprofit |
单季度.净利润环比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_yoynetprofit |
单季度.归属母公司股东的净利润同比增长率(%) |
double |
% |
s_qfa_cgrnetprofit |
单季度.归属母公司股东的净利润环比增长率(%) |
double |
% |
s_fa_yoy_equity |
净资产(同比增长率) |
double |
% |
rd_expense |
研发费用 |
double |
元 |
5. ent_news.csv(企业的舆情信息)
列名 |
中文名 |
类型 |
说明 |
ent_id |
公司ID |
string |
|
news_code |
新闻编码 |
string |
|
index_type |
风险标签类别 |
string |
|
index |
风险标签 |
string |
|
imp_score |
重要性 |
int |
|
publish_date |
发布日期 |
string |
|
publish_time |
发布时间 |
string |
|
news_source |
新闻来源 |
string |
|
newsc_title |
新闻标题 |
string |
|
列名 |
中文名 |
类型 |
说明 |
ent_id |
公司ID |
string |
|
default_date |
违约日期 |
string |
|
列名 |
中文名 |
类型 |
说明 |
ent_id |
公司ID |
string |
|
default_score |
违约风险值 |
double |
取值范围:[0,1] |
本赛题共分成三个大阶段:
初赛——复赛——终选答辩
本竞赛线上开展初赛和复赛,初赛前20名获得资格进入复赛。
该阶段内接受个人报名、团队登记(报名登记规则请详细阅读比赛规则)。
团队创建需经管理员审核(若正式代表某机构或企业参赛,需机构或企业出具相应盖章函件证明方可建立)。
ZIP包请统一命名为 用户 ID_YYMMDD.zip,用户 ID 为你注册时的用户名。
提交结果样例:
ent_id|default_score
12345|0.89
67890| 0.52
…
请注意,团队中不同成员的独立提交将会互相覆盖。具体保留在排行榜上的成绩按照 D 小节「排名规则」的设定。
提交截止日期为 2022 年 5 月 16 日午夜 24 点。
排行榜以选手历史最佳分数为依据从高到低排序。
排行榜截止排名后,工作人员将对排行榜做复核,确认所有榜上个人和团队都已完成实名认证,并剔除相关小号记录等。拟在 17-18 号内完成最终排名公示,并通知晋级的 20 强队伍。
3. 如内容较大,邮件不方便传输的,请使用网盘等方式托管内容,并在邮件中提供相应链接和密码。
请注意复赛阶段提交的结果,每个企业必须给定是否违约的判断,0-不违约,1-违约。
每日最多 3 次提交
排行榜以选手历史最佳分数为依据从高到低排序。
组委会将结合初赛、复赛线上分数、解决方案的原创性和创新性等综合批评定最后的 10 强进入终选答辩。
初赛评价指标:AUC
复赛评价指标:本次任务采用精确率F1值(F1-measure, F1)、(Precision, P)、召回率(Recall, R)来评估发债企业违约预测的效果。精确率为在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。召回率为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。
F1值计算如下:f1 = 2*P*R / (P + R)
综合选手现场答辩、线上排名分数以及其他命题方设定的综合维度(如模型思路创新性都能够),确定最后的综合排名。
(1)竞赛数据:赛事提供的数据仅能用于指定赛道的模型训练工作,参赛人员不得将数据用于任何商业用途。参赛人员不得对外以任何形式转载、发布赛题的训练集、验证集的全部或任意部分;
(2)算法代码:各参赛者应按比赛设定要求提交完整的解决方案(包括代码、模型、文档等),并保证解决方案可独立自主由比赛组织方和出题单位在脱机环境下运行使用,复现结果;
(3)作品提交:作品提交规则按各赛道设定执行。作品提交由单个个人账号执行。参赛作品必须保证原创性,不违反任何中华人民共和国的有关法律,不侵犯任何第三方知识产权或者其他权利;一经发现或经权利人提出并查证,组委会将取消其比赛成绩、追回奖励(如已发放)并保留追究法律责任的权利;
(4)知识产权:参赛作品(包含但不限于结果文件、算法、模型、方案等)的相关权利由出题单位、参赛者、官方竞赛平台三方共享。
(5)上述约定已在比赛规则中载明,选手报名成功本赛事,即默认选手已阅读并同意比赛规则的所有条款。
类型 |
奖项 |
名次 |
奖励(税前) |
竞赛奖励 (依据综合排名 = B 榜排名 + 复审结果 + 终选答辩排名) |
一等奖 |
第1名 |
60000 元 |
二等奖 |
第2名 |
20000 元 |
|
三等奖 |
第 3 名 |
10000 元 |
|
四等奖 |
第 4-6 名 |
6000 元 |
|
五等奖 |
第 7-10 名 |
3000 元 |
注:
所有获奖选手(含学习奖励奖项与竞赛奖励奖项)将颁发盖有“世界人工智能创新大赛组委会”的赛事证书,对应赛题的证书上将同时印刻有赛事命题方的官方 logo
AI 人才特训营是春季赛事同步过程中,为各层级 AI 学习者、求职者所涉及的集「学习、考核、竞赛、实习实训」为一体的人才培育项目。我们第一批联动了中国工商银行、中国太平洋保险、药明生物、卫宁健康、万达信息、Arefact、SMT(SMG 技术中心)开放暑期实训岗位(6 周培训+驻厂导师带教项目制实训,有实训项目证明和实训补贴[视企业情况])。竞赛达到基线分数以上即可获得面试机会,达到前 100 名获得优先推荐,获得前10直接获得直通邀请。请注意,为参与最终实训资格的获取请在AI 人才特训营页面单独做一次报名
初赛评价指标:AUC
复赛评价指标:本次任务采用精确率F1值(F1-measure, F1)、(Precision, P)、召回率(Recall, R)来评估发债企业违约预测的效果。精确率为在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。召回率为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。
F1值计算如下:f1 = 2*P*R / (P + R)
综合选手现场答辩、线上排名分数以及其他命题方设定的综合维度(如模型思路创新性都能够),确定最后的综合排名。
可在此访问:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3830328?channel=0&channelType=0&shared=1
「AI人才特训营」是一个为在校学生提供AI理论与技能认证学习、考核竞赛并在暑期深入一线企业开展“项目制”实训实践的人才培育项目。自 2020 年起,我们已合作了 12家一线大厂,开放了近 120 个实践岗位,所培育的AI人才涵盖应届与非应届本科和研究生,他们来自复旦大学、同济大学、上海财大、上海理工、清华大学、东南大学、燕山大学、华南理工大学、纽约大学、伦敦大学等海内外院校。
2022 年我们首批合作了 7 家企业,提供包括 AI 工程师、数据分析师、产品经理在内的实训实践岗位:
AIWIN组委会 是2022 年「AI 人才特训营」的联合主办单位,并将 2022 春季赛季作为「AI 人才特训营」的考核方式之一,用于考核选拔学员,取得相应的实践机会。具体AI 人才特训营的过程如下:
更多详情请大家前往官网专题页面了解或直接访问 ailab.aiwin.org.cn
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AIWIN 百度飞桨AI Studio训练环境
百度飞桨AI Studio平台作为本次比赛的练习场,在A榜阶段为参赛选手提供每天额外1次的成绩测试提交机会,助力大家在大赛官网主赛场中取得优异成绩。
若参与主赛场比赛,选手需登录大赛官网主赛场完成注册报名,并务必在大赛官网主赛场提交初赛及复赛预测结果。
该赛题最终排名榜单以大赛官网主赛场发布的结果为准,百度飞桨AI Studio平台仅作为本次比赛的练习场,欢迎大家参加!
额外提交机会:百度飞桨AI Studio练习场为参赛选手提供每天1次的成绩测试提交机会,助力大家在大赛官网主赛场中取得优异成绩;
免费GPU算力:百度飞桨AI Studio练习场为参赛选手免费提供GPU算力,报名后即可在「数据集介绍」页面获得算力申请地址
点击访问:https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/222/0/introduction
• 脚本任务项目3问
• 数据集1问
• 课程学习5问
平台主要分为项目、数据集、课程、比赛、认证五大部分。
项目:78w+优质项目,覆盖CV、NLP、推荐算法等众多AI热门领域,完美支持Notebook、脚本及图形化任务。
数据集:近6.5w+开放数据集,种类多样,支持数据集预览、下载、上传,单次上传容量高达50GB。
课程:视频、项目、文档三位一体,打造沉浸式学习体验;联合名师,匠心打造体系化课程;免费优质课程,带你快速掌握AI技能。
比赛:成功举办AI大赛70余场,包括新手练习赛、常规赛、高级算法大赛等;比赛持续更新上线中,奖金礼品丰厚,更有招聘绿色通道等你来拿。
认证:深度学习工程师考试由飞桨和Linux Foundation开源软件大学共同创建,通过认证可以获取双重认证,认证人才可以获得百度飞桨人才认证标签、百度AI技术岗位免笔试、生态伙伴岗位联合人才招募“绿色通道”。
AI Studio平台仅支持百度飞桨PaddlePaddle开源框架
如希望提升成绩,达到 baseline 分数,且收获学习证书,可同时报名「AI 人才特训营」,参与本竞赛课程学习和考核(达到 baseline 分数)
请注意,2022 赛季起实名认证都将作为晋级或切榜后成绩有效的前提。
实名认证需通过点击系统右上角用户名处,进入「设定」界面操作。
在此界面请先确认姓名是否为真实姓名,若不是请修改,并点击页面最下方的保存按钮。之后点击「前往实名认证」
在实名认证页面,你需要填入自己的身份证号和手机号(请使用登记在你身份证名下的手机号)
若三者信息匹配即可完成实名认证。如有技术问题,请按页面提示联络我们。
结合2022AIWIN春季赛季赛题,机械出版社华章分社推荐以下书籍,希望能够帮助各位参赛选手取得好的成绩!同时对于优秀的参赛选手也将提供部分书籍奖励。感兴趣的同学也可到 AIWIN 专题书单页面购买(京东专题页传送门,当当专题页传送门)
推荐语:将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务,可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件,接着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深入研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深入,你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中,你将能够使用自然语言处理技术(如注意力机制模型和集束搜索)开发应用程序。
推荐语:这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。
两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验,这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术,而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。
推荐语:这是一本能让读者快速从零开始构建工业级知识图谱的著作。作者是知识图谱和自然语言处理领域的专家,本书得到了OpenKG联合创始人王昊奋、清华大学教授李涓子、东南大学教授漆桂林、美团知识图谱团队负责人张富峥、文因互联创始人鲍捷等学界和业界知识图谱扛旗人的一致好评和推荐。
本书不仅详细讲解了知识图谱的技术原理和构建工具,而且还循序渐进地讲解了知识图谱的构建方法、步骤和行业应用。配有大量实战案例,并且开放了源代码,确保读者能学会并落地。
推荐语:IBM研究员Ken Barker及谷歌知识图谱Denny Vrandecic作序推荐,介绍神经网络和知识图谱的结合在NLP中的应用。书中准确地演示了如何创建和使用上下文表示,对意义嵌入和知识图谱嵌入有着明确的处理方法,解释了使用它们的语言模型和Transformer体系结构。
推荐语:为互联网企业的智能平台构建提供了很好的案例参考,也为行业信息化从业者提供了从入门到进阶的技术指导,适合作为自然语言处理、知识图谱、计算机、人工智能等领域从业者的学习指导书,也非常适合对自然语言处理、知识图谱感兴趣的学生和创业团队阅读。
Start: 四月 18, 2022, 8 a.m.
概述: 初赛阶段,公开报名,数据开放下载,线上提交结果,初赛截止 5 月 16 日。请注意实名认证后成绩方生效。
Start: 五月 17, 2022, 午夜
概述: 截止 5 月 27 日,需同步提交解决方案 和代码。如提交报错说企业范围异常,请确认你手中是 V3 版数据,或参考首页公告
Start: 五月 28, 2022, 午夜
概述: 复赛选手应在 27 日 24 点前完成解决方案和代码的提交,复核后将公布晋级的 10 名决赛名单,并组织线上答辩。
七月 31, 2022, 8 a.m.
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登入# | 用户名 | 分数 |
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1 | Koi | 0.9996 |
2 | zui0711 | 0.9995 |
3 | qhyk | 0.9983 |