Data Challenges

In dieser Challenge werden wir uns mit der Analyse von Nachrichtenartikeln beschäftigen, um herauszufinden, welche Merkmale die Online-Beliebtheit beeinflussen. Dabei kombinieren wir klassische Optimierungsmethoden und Text-Mining-Techniken. Gleichzeitig achten wir auf nachhaltige Datenverarbeitung und setzen ressourcenschonende Methoden ein. Die Aufgabenstellung sowie Bewertungskriterien sind der NotebookDatei zu entnehmen. ### Ziele der Challenge: - Verständnis für Feature-Engineering und Machine-Learning-Workflows gewinnen. - Vergleichen, wie klassische Text-Mining-Methoden und moderne vortrainierte Modelle abschneiden. - Ein Bewusstsein für die Nachhaltigkeit in der Datenverarbeitung entwickeln. - Vorhersagen treffen und diese in einer überzeugenden Präsentation erklären. ### Einreichung Jede Gruppe reicht folgende Elemente ein: - Vorhersage-Datei: Eine CSV mit den Shares für die Testdaten. - Präsentation: Eine kurze Beschreibung des Ansatzes, der Ergebnisse und der Nachhaltigkeitsdiskussion. - Notebook: Die komplette Analyse in einem ausführbaren Jupyter Notebook. **Submissions in english are accepted as well.** ### Preise Für die besten Einreichungen werden Geldpreise vergeben. - 1.-5. Platz: 800€ - 6.-10. Platz: 750€ - 11.-15- Platz: 650€ Viel Erfolg und Spaß bei der Challenge!

Data Challenge zu Google Trends mit NVIDIA: Finde heraus, warum der Unternehmenswert von NVIDIA so rasant gestiegen ist und welche Zusammenhänge zu Technologie- und Gesellschaftstrends besteht!

Analysiere Daten aus Google-Suchanfragen zum Thema Klimawandel!

Unterstütze die Arbeit von Tierschützern und hilf Ihnen dabei Tiere automatisiert zu erkennen. Ziel ist es, eine KI zu entwickeln, die erkennt, welche Tierarten auf den Fotos zu sehen sind. Nutze dafür dein Wissen im Bereich Machine Learning.

Toolbox

---

04.03.2024 – 04.07.2024

---

147