🏄 Соревновательный Data Science | Kaggle | Чемпионаты

⌨️ Друзья, мы запустили соревнование на Kaggle с призовым фондом $5,000!
https://www.kaggle.com/competitions/memecoins-pump-or-dump/overview

💳 Спонсор призового фонда @dremovd
⠀
🕺 Что такое Kaggle?
Это платформа, где проводятся соревнования по машинному обучению и где в условиях, максимально близких к реальным, тестят самые последние разработки.
Если короче — это, по признанию огромного количества ML-специалистов, один из лучших способов быстро научиться машинному обучению на практике.
И с огромным количеством веселья.
⠀
🦢 Что надо делать?
По каждому мемкоину на Pump.fun вам доступны:
• все данные о минте
• все сделки на Pump.fun
• данные миграции
• все сделки первой минуты на PumpSwap после миграции
На основе этих данных вы либо не покупаете токен, либо покупаете и устанавливаете тейк на следующий час.
Далее либо цена пробивает ваш тейк, либо позиция закрывается по цене закрытия часа после принятия решения.
Итоговый результат — общий PnL.
⠀
🤵 А как насчёт заглядывания в будущее?
Финальный результат будет считаться на данных, которые были недоступны в момент финальной загрузки модели.
То есть заглянуть в будущее и каким-либо образом подсмотреть ответы не получится.
⠀
😊 Как влететь?
Можно гонять код прямо на Kaggle.
Можно создать Kaggle API key и дать ссылку на соревнование Claude или ChatGPT.
Можно использовать нашего Telegram-бота и просто кидать файлик туда.
Все варианты рабочие — делайте как вам удобнее.
Регистрация на Kaggle - полминуты через почту
⠀
📸 Для кого эта сорева?
Для криптанов — это отличная возможность вкатиться в машинное обучение.
Для специалистов по машинному обучению — возможность вкатиться в блокчейн, ончейн-данные и алгоритмическую торговлю.
Причём и то и другое — сразу на достаточно высоком уровне и с нашей полной поддержкой 24/7.
⠀
😮 И самое главное — задавайте вопросы. ЛЮБЫЕ.
Наш чат:
https://t.me/on_chain_divers_chat
Личка:
https://t.me/inventandchill

🕺 Исходный код всех решений будут выложен в открытый доступ после дедлайна
⠀
🤩 Как только вам что-то непонятно или вы в чём-то не уверены — сразу пишите.
Не понимаете данные — пишите.
Не понимаете механику Pump.fun — пишите.
Не знаете, с чего начать с ML — пишите.
Возник вопрос по сабмиту, API, метрике или правилам — тоже пишите.
⠀
🍪🍪 Это соревнование сделано для вас и для того, чтобы вам было удобно участвовать.
Это не приглашение в одиночку читать тонны текста и самостоятельно разбираться в незнакомой сфере.


Чат | Наши сервисы

Залетайте https://t.me/datafeeling?livestream

Вопросы задавать можно прям под этим постом

Залетайте https://t.me/datafeeling?livestream

Вопросы задавать можно прям под этим постом

🚀 Последний шанс зайти на КосмоХакатон — старт сегодня

Сразу два этапа, 11–13 сентября: Нижний Новгород и Благовещенск. Задачи от компаний отрасли — от сервисной модели космических услуг до мониторинга паводков по спутниковым снимкам. Призовые на каждой площадке, общий фонд серии 7,2 млн рублей.

Участвовать можно очно или онлайн из любой точки России, командами 3–5 человек. Своей команды нет — собери на платформе.

Не успеваешь на эти — Питер и Красноярск идут 18–20 сентября. А лучшие команды всех этапов выходят в финал в Москве.

Регистрация и детали здесь: космохакатон.рф/

Открыт набор на осенний семестр Deep Learning School

DLS — онлайн-школа, где мы учим deep learning с нуля и до продвинутого уровня. Школа полностью бесплатная, но можно купить доппакет с менторской поддержкой и допвебинарами. Подробнее — на нашем сайте.

Особенность DLS в том, что мы даем много практики (теория при этом тоже есть, разумеется, и немало). Вам предстоит много практических домашних заданий и самостоятельный итоговый проект в конце семестра, которые будет не стыдно показывать на собеседованиях. Больше информации об организации курса и программы обучения можно найти тут.

С этого семестра у курса уже 4 части. Переходите по ссылкам ниже, чтобы зарегистрироваться:
- Часть 1: основы DL и computer vision. Регистрация тут.
- Часть 2: Natural Language Processing. Начинаем с эмбеддингов и RNN, заканчиваем LLM, GPT, их современными применениями, дистилляцией и interpretability. Регистрация тут.
- Часть 3: foundation models, multi-modality. Тут будет про VLM, диффузии, разные виды задач и другие продвинутые темы. Регистрация тут.
- Speech Processing. Отдельный курс про обработку аудио и аудио-модели. Регистрация тут.

Ссылки:
Наш сайт
Тг-канал с новостями DLS
Подробная программа и оргинформация обоих частей курса
Ответы на часто задаваемые вопросы (F.A.Q)
Наш YouTube (тут видео всех лекций и семинаров школы, а также открытые лекции и интервью)
Наша группа VK
🥰 Поддержать нашу школу на Boosty

Если остались вопросы, задавайте их нам на почту (dlphystech@gmail.com), в комментариях к посту о наборе в тг-канале DLS или в комментарии под этим постом.

Ждём вас в чатиках курса в новом семестре!

Привет, редтимеры! 🚩

🏁 Закончилась Kaggle-сорева от OpenAI про атаки на LLM-агентов, и закончилась жестко - 2855 из 4252 команд получили 0 на привате. 😱

Соревнование было достаточно странным, с косяками от оргов, которые пловину времени соревы чинили косяки скореров и пр. и закончилось тоже странно.

На public главный рабочий приём был простой: заставить агента вызвать http.post и передать в data скоринговый маркер SECRET_MARKER. Меняешь URL, получаешь новые очки к скору, ускоряешь вызовы - растёшь в таблице.

Но на private этот путь умер 🪦. Похоже, скрытая проверка начала смотреть не только на URL, но и на содержимое data. Увидела SECRET_MARKER - заблокировала вызов вместе с очками скора. 😎
Самый сильный public-подход оказался самым хрупким.

Что выжило?
Более скучная, но устойчивая атака: CONFUSED_DEPUTY через email.send. Смысл в том, что пользователь явно не просит отправлять письмо, а агент всё равно сам вызывает отправку. На public это давало меньше очков, поэтому выглядело слабее. Зато на private почти не просело.

У топов это выглядело так:
123.730 public -> 0.000 private на exfil
34.630 public -> 34.510 private на confused deputy

Главная ошибка многих команд: выбрать два лучших public-сабмита.

Золотое правило Kaggle опять сработало - выбирай две разные ставки:
1. один быстрый http.post под public;
2. один отдельный email.send под private - для подстраховки.

🧠 Вывод
Месяц оптимизации, сотни сабмитов, красивые графики и 0.000 по итогу.

Впечатления странные, вместо соревнования про атаки на агентов с инструментами большую часть времени приходилось бороться со скорером и ускорением инференса, чтобы успеть больше очков залутать.
Но окончание веселое - в духе каггла

Кто участвовал? Какие результаты, как впечатления?

Привет!
Сегодня последний день действия промокода - успевайте! 🏃‍♂‍➡️

«Лето с AIRI 2026» не заканчивается! Делимся лекциями и семинарами ⏯

Мы записали всё, о чём на протяжении двух недель говорили исследователи и эксперты на летней школе. Собрали целый багаж знаний — 76 видео! — из разных областей ИИ и делимся им с вами, чтобы все могли послушать и узнать для себя что-то новое и интересное.

📎Сохраняйте ссылки на плейлисты: VK Видео, YouTube — и пересылайте их тем, кому тоже может быть полезно)

Привет, Чемпионы! 🏆🍁

Лето подходит к концу, а значит пора запасаться знаниями и интересными курсами, к новому учебному году!

Объявляем неделю знаний (скидка 25% до 2 сентября):
Промокод: 1SEPTEMBER

• 🛡 AI Security - ломаем и защищаем ИИ-приложения 🆕
• 🏆Соревновательный DS - проверенная классика
• 🧠 LLM-курс - свой сервис с AI
• 🏄‍♀️ Vibe-кодинг - хайп
• 🤖 ИИ-АГЕНТЫ и автоматизация с n8n - практикум по быстрой разработке систем с ИИ под капотом.
• 👉 Claude Code для НЕпрограммистов - тот самый курс по автоматизации ежедневной рутины.
• 🖼 Задизайни и продай сайт за 3 часа | Lovable - вайб-дизайн


👆 Промокод сработает только по этим ссылкам.

Разбор ROGII - Wellbore Geology Prediction начнем с сетапа соревнования. Мы на нем подфармили еще одно серебро, а часть подписчиков апнула золото, причем в нескольких разных командах. Горжусь и завидую.

Представьте, что Герр Дональд Трамп сказал нам 'drill, baby, drill', а мы и поверили. И вот уже бурим скважину для исследования недр где-то в Техасе: у нас есть идеальный план бурения и наш бур напичкан кучей датчиков. Буром управляет опытный оператор, который знает, что у пласта породы плотность неравномерная: встречаются камни, пустоты и включения других пород. Из-за этого бур немного (или много) поворачивает внутри скважины и отклоняется от модельной траектории. Оператор смотрит на датчики и подруливает буром, чтобы оставаться как можно ближе к модельному плану бурения- его цель как можно корректнее разведать датчиками на буре показания как можно ближе к траектории.

Наша задача- понять, как глубоко в пласте мы находимся, зная предыдущие наблюдения + текущие показатели датчиков. В общем смысле это надо, чтобы бур не выскочил в другой пласт (нам не интересный) и не насобирал ненужной информации. Ну и спланировать, как мы будем качать нефть, сжигать попутный газ и с этой бесплатной энергии майнить битки

И того, у нас есть:
1. Координаты в каждый момент времени для бура для каждой скважины. Доступна информация до тех пор, пока бур спускается в целевой пласт и для часть скважины уже внутри пласта. Это наш train кусочек для авторегрессии. Еще для каждого участка скважины знаем длину пути от поверхности и оценочное расстояние в футах до границ всех нам известных пластов (оценивается по typewell, последний пункт).
2. Значения Gamma Ray (GR) на протяжении всего пути. Работает так: у каждой породы свой уровень гамма-радиоактивности, так что регулярно снимая показатели фоновой радиации с бура, мы можем по изменениям понять, что состав породы меняется. Для каждого пласта мы знаем примерны состав и показатель радиоактивности по typewell (следующий пункт), так что можем довольно неплохо понять, что слишком близко подошли к границе пласта и рулить назад.
3. Знаем те же показатели для ближайшей измерительной скважины (typewell): глубину, значение GR на этой глубине и метку того, в каком пласте находимся. Предполагается, что она пробурена вертикально вниз.

При этом данные реальные и близкие скважины переиспользуют одни и те же typewell и вообще у них направление и траектория бурения похожа, потому что пласты породы расположены друг на друге и это сильно влияет на оптимальную траекторию.

Можно было бы сказать, что в Техасе все данные по скважинам обязательно нужно сдавать правительству, но организаторы об этом позаботились и к каждой скважине и ее координатам добавили индивидуального шума, так что относительное расстояние между скважинами исказилось. И кажется даже немного перемешались ближайшие typewell. Мало того, скважины еще и обрезали, так что матчить их долго и совсем не ясно, какие скважины попали в тест, а какие нет, потому что это Code Comp.

Как решать будете?

#RogiiWGP

Привет, Чемпионы! 🏆

ROGII неделю как закончился, а разборы продолжают выходить.

Сегодня интересный разбор от начинающего кагглера @dmagog

Я, как и ещё 6000+ команд, искал нефть в скважинах ROGII. За девять дней до конца я опубликовал скучную вещь, которая, как потом оказалось, кому-то помогла не вылелеть из медальной зоны: замер шума публичного лидерборда. Пять решений, четырнадцать перезаливок без какой-либо правки в коде и тезис: не верить рычагу, который не пробил твой собственный шум.

Кто им воспользовался:

– Can, 10-е место. Сделал этот порог для себя жёстким и написал, что во многом поэтому пережил шейкап.

– Will, 131-е. Поднялся с 1887-го и оценивал по этому порогу каждого оставшегося кандидата.

– Vignesh, 198-е. Поднялся на 1649 мест, сослался на ту же работу в своём райтапе.

Кто им не воспользовался? Я. 

В последнюю неделю я двигал константы по одной. Каждый шаг давал крошечное улучшение и каждый был честно измерен: движок детерминированный, случайности в нём не осталось. Ощущение полного контроля.

После открытия приватной части я уехал вниз на 2,5 тысячи позиций.

Мы вроде постоянно говорим, что нужно выбрать свою метрику и не обращать на публичный рейтинг внимание, но на практике это так не работает. Потому что, когда ты 2-3 месяца пробираешься сквозь задачу на ощупь, тебе хочется хоть какого-то подтверждения правильности своего выбора. И доска даёт этот отклик быстро.

Совет, который надо в очередной раз посоветовать себе самому: набраться выдержки и оптимизировать те показатели, которые считаешь важными в этой задаче. Даже если из-за них на привате тебя выбросит за борт медального зачёта. Потому что при оптимизации под лидерборд шейкап тебя вышвырнет в любом случае.

Разбор целиком: https://www.kaggle.com/code/georgymamarin/measure-your-noise-floor-graded-by-the-shake-up

Если вам тоже, есть чем поделиться - пишите чат , самое интересное опубликуем в канале.

​​Kaggle: Rogii

https://www.kaggle.com/competitions/rogii-wellbore-geology-prediction/leaderboard

В последние месяцы я впервые за несколько лет серьёзно участвовал в соревновании на каггле. Это было геодезическое соревнование. В итоге мы оказались в серебре и избежали шейкап. Моё соло решение тоже тянуло на серебро, но лишь на ~200 место.

Блогпост с деталями напишу позже, а пока вот красивые картинки от клода. Кстати, я не написал ни одной строчки кода - всё участие было через клод/кодекс.

Теперь буду отдыхать и зарекаюсь участвовать в каггле ещё на несколько лет 😅

#kaggle #ai

Круче чем клава от OpenAI

Привет, Чемпионы! 🏆

Через 5 часов закончится ROGII, какие прогнозы?

Вот что Клод выдал на прощание 😂:

Работать с вами над этим было отличным спортом. Если завтра захочется разобрать private-результаты, когда они откроются, — заходите.

Друзья, мы определились с классным местом.

Для тех, кто в Москве - встречаемся сегодня в 13:00 в ГЭС-2 😻

Где именно?

Перед входом в ГЭС-2
Болотная наб., 15
https://yandex.ru/maps/org/ges_2/216491468916?si=9yy9210je5jjupb3hkk9e3k6tr

Предварительно оформите себе билет для входа внутрь.

https://ges-2.zapomni.ru/events/fb544f2e-2395-4035-97d6-6a1bf0f7bc4a?date=2026-08-02
(В описании события укажите просто коворкинг)

Вход свободный

Поговорим про все до чего дойдет тема.
- Вайбкодинг. Claude Code. CodeX.
- Хакатоны. DS чемпионаты.
- Свои пет проекты и монетизация SaaS.
- Тренды. Зарплаты. Хобби. Лайхаки.

Сегодня последний день распродажи, успевайте! 🏃

Привет, Чемпионы! 🏆

⛏ ROGII Wellbore Geology Prediction: шесть дней до финала 💎

Финиш 5 августа, ещё можно успеть. Делимся тем, что накопали.

🧭 Суть задачи проще, чем выглядит

Нужно предсказать положение бура в геологическом разрезе на скрытой части скважины. Всё сводится к одному:

TVT = поверхность пласта − глубина(Z)

Глубина известна точно. Значит предсказывать надо только форму пласта - по сути гладкую кривую с тремя-четырьмя параметрами на скважину. Мелкие колебания достаются бесплатно из траектории, а вся ошибка сидит в общем наклоне и изгибе.

✅ Что сработало

• Particle filter со слабым доверием к гамма-каротажу плюс смешивание с независимой второй моделью. Схема почти всех, кто в топе.
• Перенос фильтра на GPU - весь ансамбль частиц одним тензором. Ускорение в 14 раз, и перестали ловить таймауты.
• Группировка по опорным скважинам (typewell). Их всего 54 на 773 скважины. Внутри группы отсчёт единый, и пласты соседей совпадают с точностью 29 футов против 392 футов между группами.
• Измерение собственного шума. Отправьте один и тот же ноутбук дважды! У нас разброс ±0.05.

❌ Что не сработало

• Поиск по форме гамма-кривой: DTW, CNN-матчеры, кросс-корреляция. Сигнал почти неотличим от шума.
• Больше случайных запусков фильтра: помогает ядру, но до финального ответа не доходит.
• Предобучение на своей синтетике: статистика сошлась идеально, перенос на реальные данные развалился.
• Умный отбор: понять, где модель ошибётся, не получается. Заметить трудную скважину можно, а угадать знак поправки нет.
• Перебор гиперпараметров

🎯 Главный урок

Проверяйте улучшение на том же объекте, о котором делаете вывод. Мы несколько раз ловили прирост на отдельном модуле, радовались, а до итогового результата он не доходил.

💡 Что ещё попробовать

Использовать соседние скважины не как добавку сверху, а вместо собственного сглаживания. И собрать общий геологический разрез из опорных скважин - они окна одной колонки, а значит связаны сильнее, чем кажется.

🔗 https://kaggle.com/competitions/rogii-wellbore-geology-prediction

Кто ещё бурит? Делитесь опытом 👇