Estás leyendo la publicación: ¡Una oportunidad de ganar premios por valor de INR 3.5 lakh y ser parte de Wipro! Regístrese en el hackatón de aprendizaje automático de sostenibilidad de Wipro
MachineHack, en asociación con Wipro, está organizando un hackatón de contratación de dos semanas de duración a partir de las 6:00 p. conjuntos de datos Los ganadores tienen la oportunidad de embolsarse premios en efectivo por valor de INR 3,5 lakh y ser contratados por Wipro.
Wipro Limited es una empresa líder mundial en servicios de tecnología de la información, consultoría y procesos comerciales. La empresa Fortune 500 moviliza el poder de la computación cognitiva, la hiperautomatización, la robótica, la nube, el análisis y las tecnologías emergentes para impulsar la adopción digital de su clientela. Wipro es reconocida por su cartera integral de servicios, fuerte compromiso con la sustentabilidad y buena ciudadanía corporativa, y cuenta con más de 220 000 empleados que atienden a clientes en seis continentes.
Aunque un poco tarde, el mundo se está dando cuenta del efecto nocivo de los combustibles fósiles en nuestro medio ambiente. A medida que avanza el reloj del fin del mundo, los seres humanos recurren a las energías renovables para evitar un posible apocalipsis. Se proyecta que la energía solar alcance los $223.3 mil millones para 2026, creciendo a una CAGR del 20.5% de 2019 a 2026. Afortunadamente, el sol es una fuente de energía limpia.
Además de ser un líder mundial en servicios de inteligencia artificial según los últimos informes de analistas como Forrester, IDC y Everest Group, Wipro ha sido calificada como la segunda mejor organización para que los científicos de datos trabajen en India en 2021 por Analytics India Magazine. La compañía también se ha comprometido a alcanzar unas emisiones netas de gases de efecto invernadero cero para 2040.
Siguiendo el ejemplo, Wipro, en asociación con MachineHack, ha diseñado un desafío de pronóstico para optimizar la generación de energía solar utilizando modelos AI/ML.
¡Que empiece el reto!
Una empresa de generación de energía solar desea optimizar la producción de energía solar y necesita el modelo de predicción para predecir la irradiancia horizontal global Clearsky (GHI). Los datos son diez años en un intervalo de cada 30 minutos con los siguientes puntos de datos:
[‘Year’, ‘Month’, ‘Day’, ‘Hour’, ‘Minute’, ‘Temperature’, ‘Clearsky DHI’, ‘Clearsky DNI’, ‘Clearsky GHI’, ‘Cloud Type’, ‘Dew Point’, ‘Fill Flag’, ‘Relative Humidity’, ‘Solar Zenith Angle’, ‘Pressure’, ‘Precipitable Water’, ‘Wind Direction’, ‘Wind Speed’]
Los MachineHackers deben predecir los valores de ‘Clearsky DHI’, ‘Clearsky DNI’, ‘Clearsky GHI’ durante un año para que la empresa obtenga el máximo rendimiento de la energía solar.
El hackathon está abierto a científicos de datos, profesionales de aprendizaje automático, profesionales de análisis y entusiastas de la tecnología en todos los niveles de experiencia. Además de la oportunidad de ganar premios en efectivo, los participantes también tienen la oportunidad de mejorar sus clasificaciones de clasificación global y convertirse en el último Gran Maestro de MachineHack. ¿Que estas esperando? ¡El santo grial está a solo un toque de distancia!
Fecha de inicio del Hackathon: 25 de enero de 2022
Fecha de finalización del Hackathon: 14 de febrero de 2022 a las 6:00 p. m.
Planteamiento del problema:
Los ganadores del hackathon tienen la oportunidad de ganar premios en efectivo por valor de hasta INR 3,5 lakh.
MachineHack ha creado un conjunto de datos de entrenamiento de 1,75,296 filas y 18 columnas y un conjunto de datos de prueba de 17,520 filas y 15 columnas El hackathon exige algunas habilidades previas como pronóstico de series temporales, predicción de etiquetas múltiples y la capacidad de optimizar “MSE” para generalizar bien en datos no vistos.
Los conjuntos de datos estarán disponibles el 25 de enero de 2022
Directrices para el envío
- Los modelos de Sklearn deben admitir la predecir() método para generar los valores predichos.
- El participante debe enviar un archivo .csv con exactamente 17.520 filas con 3 columna [‘Clearsky DHI’, ‘Clearsky DNI’,’Clearsky GHI’]. El envío devolverá un Puntuación no válida si tiene filas o columnas adicionales.
- El archivo debe tener exactamente 3 columna.
Nota: No altere la secuencia de la serie de pruebas.
Si está usando pandas, use este código de envío:
envío_df.to_csv(‘my_submission_file.csv’, index=False)
Criterios de evaluación
La presentación se evaluará utilizando el error cuadrático medio. Uno puede usar sklearn.metrics.mean_squared_error para calcular lo mismo
La evaluación se realizará mediante
- Se basará en los participantes que se encuentren en la tabla de clasificación privada.
- La tabla de clasificación pública utiliza el 30% del conjunto de datos test.csv proporcionado para evaluar.
- La tabla de clasificación privada usa el 100% del conjunto de datos test.csv proporcionado para evaluar.
premios
El Desafío de aprendizaje automático de sostenibilidad de Wipro seleccionará tres (3) ganadores en función de los criterios de evaluación proporcionados. Los premios en metálico son los siguientes:
Primer premio: INR 2,00,000
Segundo premio: INR 1,00,000
Tercer premio: 50.000 INR
Nota:
- Asegúrese de que su perfil de MachineHack esté actualizado con toda la información/detalles relevantes.
- Asegúrese de haber pasado por el ‘Normas’ sección antes de participar.
- Los participantes recibirán el dinero del premio solo si Tredence y MachineHack los seleccionan.
Fecha de inicio del Hackathon: 25 de enero de 2022
Fecha de finalización del Hackathon: 14 de febrero de 2022 a las 6:00 p. m.
Descripción del atributo:
# Tren: 1,75,296 filas x 18 columnas
# Prueba: 17,520 filas x 15 columnas
Atributos de datos:
- ‘Año’,
- ‘Mes’,
- ‘Día’,
- ‘Hora’,
- ‘Minuto’,
- ‘Temperatura’, 0C
- ‘Cielo despejado DHI’, w/m2
- ‘Cielo Claro DNI’, w/m2
- ‘Cielo despejado GHI’, w/m2
- ‘Tipo de nube’,
- Tipo de nube 0 Borrar
- Nube tipo 1 probablemente despejada
- Nube Tipo 2 Niebla
- Nube Tipo 3 Agua
- Agua súper enfriada tipo nube 4
- Nube Tipo 5 Mixta
- Nube Tipo 6 Hielo opaco
- Nube Tipo 7 Cirro
- Superposición de nubes tipo 8
- Exceso de nubes tipo 9
- Tipo de nube 10 Desconocido
- Nube Tipo 11 Polvo
- Nube Tipo 12 Humo
- Tipo de nube 15 N/A
- ‘Punto de rocío’, C
- ‘Rellenar bandera’,
- Indicador de relleno 0 N/A
- Marca de relleno 1 Imagen faltante
- Indicador de relleno 2 Irradiación baja
- La bandera de relleno 3 supera el cielo despejado
- Indicador de relleno 4 Propiedades de nube que faltan
- Indicador de relleno 5 Violación de Rayleigh
- Rellenar marcar cualquiera N/A
- ‘Humedad relativa’, %
- ‘Ángulo cenital solar’, Grado para calcular cos(θ)
- ‘Presión’, mbar
- ‘Agua precipitable’, cm
- ‘Dirección del viento’, grados
- ‘Velocidad del viento’ m/s
Habilidades:
- Pronóstico de series de tiempo
- Predicción multietiqueta
- Optimización de MSE
Anuncio de ganadores
Los ganadores finales serán notificados por correo electrónico en función de un puntaje agregado de sus clasificaciones de tablas de clasificación privadas.
