Как школьники решают задачи по AI на уровне магистров

В пятницу провел четырехчасовую тренировку для наших школьников, которые едут на Международную олимпиаду по ИИ (IOAI), и до сих пор под впечатлением. Задачи - серьезные, на уровне магистров: CV, NLP, классика на таблицах. Но поразил меня не столько уровень решений, сколько один паттерн, который прослеживался почти везде

Есть один инструмент, который ребята использовали в ~85% случаев. Угадаете какой? Конечно, CatBoost. Его умудрялись прикрутить даже для классификации картинок и анализа текстов. И это не от лени или незнания других архитектур. Это прагматизм в чистом виде: если инструмент достаточно гибкий и мощный, чтобы решать 85% задач «в лоб», зачем усложнять? С определенными трюками такой подход для олимпиады - самое то

Я, честно говоря, не могу вспомнить ни одного знакомого DS-а из IT-компаний, у кого бы в проде не стоял CatBoost в том или ином виде 🧐

Вся эта подготовка - финальный рывок перед главным событием. Олимпиада пройдет со 2 по 9 августа в Пекине. Это огромное достижение для ребят - представлять страну на таком уровне. Буду внимательно следить за успехами нашей команды, а значит и вы тоже ✨

P.S. Хотите узнать, какие вопросы о внутреннем устройстве CatBoost я задаю на собеседованиях, чтобы проверить глубину понимания, а не просто знание .fit() и .predict()? Накидайте реакций 🔥, и я напишу об этом отдельный пост

P.P.S Ребят курирует Саша, он пишет о всех тонкостях процесса довольно часто