🚀💥🏆 [RASCAR] ВРЫВАЕТСЯ В ТОП-9 НА НТО БДиМО С МУЛЬТИМОДАЛЬНОЙ МАГИЕЙ!

💻🔥 48 часов драйва, 3 гения и 7 таргетов, которые не хотели сдаваться. А еще — серверы без GPU в 2024. Но мы справились!

🧠 Команда "feel the agi":
Артем Гончаров
Егор Андреасян
Даниил Антонов

🔍 Задача:
«Предсказать виральность: лайки, репосты, комментарии и ещё 4 метрики по тексту, картинкам и просмотрам».
Мультимодальная мультирегрессия — звучит страшно? Для нас нет!

💡 Наше решение:

🔥 1.«Слоны» не взлетели
Проблема:
CLIP и BERT не завелись на сервере без GPU. Докер плакал в углу.

✅ Решение:
«Ребята, забудьте про трансформеры — достаем TF-IDF и пиксельные фичи!»

📊 2.Текст: Выжимаем суть

— TF-IDF на 500+ фичей → сжали до 50 через SVD (как диета для данных).
— Базовые метрики: слова, пробелы, хэштеги, HTML-теги.

🖼 3. Картинки: Цифры вместо нейросетей
— Средний/мин/макс пиксель по каналам.
— Стандартное отклонение, градиенты — да, это всё, что нужно для победы!

🚀 4. Почему сработало?
— Простота ≠ слабость.
— Комбинация фичей дала р2 выше, чем у попыток запихнуть BERT в CPU.

🔥 Главные инсайты:
— Иногда линейная регрессия > трансформеров.
— Мультимодальность — это про умение видеть данные, а не про stack моделей.
— «Грязные» фичи могут бить SOTA, когда время поджимает.

🏆 Итог:
Топ-9 из 45 команд, статус призеров и доказательство, что даже без GPU можно добиться успеха!

📢 Вопрос вам:
Как думаете — какие фичи оказались ключевыми? Текст, картинки или комбинация? Пишите в комментах!

#Rascar #БДИМО #НТО #DataScience #Мультимодальность

P.S. Спасибо организаторам за интересный кейс и крутые эмоции! 💻🔥🚀
Github