하드웨어 스타트업에 소프트웨어 해커톤이 필요한 이유는 무엇입니까?

지난 20월, 우리는 다른 XNUMX개 Skolkovo 회사와 함께 자체 스타트업 해커톤을 개최했습니다. 기업 스폰서나 외부 지원 없이 프로그래밍 커뮤니티의 노력으로 러시아 XNUMX개 도시에서 XNUMX명의 참가자를 모았습니다. 아래에서는 우리가 어떻게 성공했는지, 그 과정에서 어떤 함정에 직면했는지, 그리고 왜 우리가 승리한 팀 중 하나와 즉시 협력하기 시작했는지에 대해 설명하겠습니다.

트랙 "Wet Hair"의 결선 진출자로부터 Watts Battery 모듈을 제어하는 ​​애플리케이션의 인터페이스

회사

당사 회사인 Watts Battery는 모듈식 휴대용 발전소를 만듭니다. 이 제품은 46x36x11cm 크기의 휴대용 발전소로 시간당 1,5~15kW를 공급할 수 있습니다. 이러한 모듈 XNUMX개는 소규모 시골집의 에너지 소비량을 이틀 동안 제공할 수 있습니다.

작년에 생산 샘플 배송을 시작했지만, 모든 면에서 Watts Battery는 스타트업입니다. 이 회사는 2016년에 설립되었으며 같은 해부터 Skolkovo Energy Efficient Technologies Cluster의 거주자였습니다. 현재 우리는 15명의 직원을 보유하고 있으며 어떤 단계에서 하고 싶은 일이 엄청나게 많지만 현재로서는 할 수 있는 일이 없습니다. 그럴 시간이야.

여기에는 순수한 소프트웨어 작업도 포함됩니다. 왜?

모듈의 주요 임무는 최적의 비용으로 중단 없이 균형 잡힌 에너지 공급을 제공하는 것입니다. 통제할 수 없는 이유로 정전이 발생하는 경우 정전 기간 동안 필요한 네트워크 부하에 전력을 완전히 공급할 수 있도록 항상 예비 전력을 확보해야 합니다. 그리고 전력공급이 좋으면 태양에너지를 이용해 돈을 절약할 수 있습니다.

가장 간단한 옵션은 낮에는 태양으로부터 배터리를 충전하고 저녁에는 사용할 수 있지만 정전이 발생하는 경우 전기 없이는 남지 않도록 필요한 수준까지 정확하게 사용할 수 있다는 것입니다. 따라서 저녁 내내 배터리로 조명에 전원을 공급했지만 (더 저렴하기 때문에) 밤에 전기가 나가고 냉장고의 성에가 녹는 상황에 처하지 않을 것입니다.

사람이 자신에게 필요한 전기량을 아주 정확하게 예측할 수 있는 경우는 거의 없지만 예측 모델을 갖춘 시스템은 이를 가능하게 합니다. 따라서 머신러닝 자체가 우리의 우선순위 영역 중 하나입니다. 단지 우리가 현재 하드웨어 개발에 집중하고 있어 이러한 작업에 충분한 리소스를 할당할 수 없다는 것입니다. 이것이 우리가 Startup Hackathon에 참여하게 된 이유입니다.

준비, 데이터, 인프라

그 결과 우리는 데이터 분석과 관리 시스템이라는 두 가지 트랙을 선택했습니다. 우리 트랙 외에도 동료 트랙이 XNUMX개 더 있었습니다.

해커톤의 형식은 아직 정해지지 않았지만, 참가자들이 우리가 보기에 어렵고 재미있어 보이는 일을 해내고 그에 대한 점수를 받는 포인트 제도를 통해 '우리만의 분위기'를 만들어보자고 생각했습니다. 우리에게는 많은 일이 있었습니다. 하지만 우리가 해커톤의 구조를 구축하면서 다른 주최측에서는 모든 것을 공통된 형태로 가져오라고 요청했고 우리는 그렇게 했습니다.

그런 다음 우리는 다음 계획에 도달했습니다. 사람들은 데이터를 기반으로 모델을 만든 다음 모델이 이전에 볼 수 없었던 데이터를 받고 학습하고 예측을 시작합니다. 이 모든 작업은 48시간 안에 완료될 수 있다고 가정했지만, 우리에게는 이번이 데이터에 대한 첫 번째 해커톤이었고, 시간 자원이나 데이터 준비 정도를 과대평가했을 수도 있습니다. 전문적인 머신러닝 해커톤에서는 이러한 타임라인이 표준이겠지만 우리의 타임라인은 그렇지 않았습니다.

우리는 모듈의 소프트웨어와 하드웨어를 최대한 언로드하고, 모든 개발자가 지원할 수 있는 매우 간단하고 이해하기 쉬운 내부 인터페이스를 갖춘 해커톤용으로 특별히 장치 버전을 만들었습니다.

제어 시스템 기반 트랙의 경우 모바일 애플리케이션을 만드는 옵션이 있었습니다. 참가자들이 모양에 대해 고민하고 추가 시간을 낭비하는 것을 방지하기 위해 우리는 응용 프로그램의 초경량 디자인 레이아웃을 제공하여 원하는 사람이 필요한 기능을 간단히 "확장"할 수 있도록 했습니다. . 솔직히 말해서 우리는 여기서 도덕적 딜레마를 기대하지 않았지만 팀 중 하나가 상상의 비행을 제한하는 방식으로 이를 받아들였고 기성 솔루션을 무료로 얻고 테스트하지 않고 싶었습니다. 실제로. 그리고 그들은 이륙했습니다.

다른 팀은 처음부터 완전히 다른 애플리케이션을 만들기로 결정했고 모든 것이 잘 진행되었습니다. 우리는 애플리케이션이 정확히 이와 같아야 한다고 주장하지 않았으며, 단지 솔루션의 기술 수준을 보여주는 몇 가지 요소(그래프, 분석 등)를 포함하기만 하면 되었습니다. 완성된 디자인 레이아웃도 힌트가 됐다.

해커톤에서 실제 Watts Battery 모듈을 분석하는 것은 너무 많은 시간이 소요되므로 참가자들에게 고객의 실제 모듈에서 가져온 한 달 동안 미리 만들어진 데이터 조각을 제공했습니다(사전에 조심스럽게 익명 처리했습니다). XNUMX월이라 계절적 변화를 분석에 반영할 수 있는 부분이 없었다. 그러나 앞으로는 계절 및 기후 특성과 같은 외부 데이터를 추가할 것입니다(현재 이는 업계 표준임).

우리는 참가자들 사이에서 비현실적인 기대를 불러일으키고 싶지 않았기 때문에 해커톤 발표에서 우리는 작업이 현장 작업과 최대한 유사할 것이라고 직접 말했습니다. 즉, 아무도 특별히 준비하지 않은 시끄럽고 지저분한 데이터입니다. 그러나 여기에는 긍정적인 측면도 있었습니다. Agile 정신으로 우리는 참가자들과 지속적으로 접촉하고 작업 및 입학 조건을 즉시 변경했습니다(자세한 내용은 아래 참조).

또한 우리는 참가자들에게 Amazon AWS에 대한 액세스 권한을 부여했습니다(Amazon이 우리를 위해 한 지역을 차단했기 때문에 이에 대해 어떻게 해야 할지 알아낼 것입니다). 여기에서 사물 인터넷용 인프라를 배포하고 간단한 Amazon 템플릿을 기반으로 하루 만에 완전한 솔루션을 만들 수 있습니다. 그러나 결국 모든 사람은 자신의 길을 갔으며 모든 일을 최대한 스스로 수행했습니다. 동시에 일부는 시간 제한을 준수했지만 일부는 그렇지 못했습니다. Nubble이라는 한 팀은 Yandex.cloud를 사용했고 누군가 호스팅에서 이를 올렸습니다. 우리는 도메인을 제공할 준비도 되어 있었지만(등록한 도메인이 있음) 유용하지 않았습니다.

분석 트랙의 승자를 결정하기 위해 우리는 결과를 비교하고 수치적 지표를 준비했습니다. 그러나 결국에는 이렇게 할 필요가 없었습니다. 여러 가지 이유로 참가자 XNUMX명 중 XNUMX명이 결승에 진출하지 못했기 때문입니다.

가정용 인프라에 관해서는 Skolkovo Technopark가 프레젠테이션을 위한 비디오 월이 있는 아늑한 모듈형 룸 중 하나와 레크리에이션 공간 및 케이터링 조직을 위한 두 개의 작은 룸을 우리에게 무료로 제공함으로써 도움을 주었습니다.

웹 로그 분석

태스크: 제어 데이터를 기반으로 소비 및 모듈 작동의 이상을 식별하는 자체 학습 시스템입니다. 우리는 참가자들이 이용 가능한 데이터를 기반으로 무엇을 할 수 있는지 함께 생각해 볼 수 있도록 의도적으로 문구를 가능한 한 일반적으로 유지했습니다.

특성: 두 트랙 중 더 복잡한 트랙입니다. 산업 데이터는 폐쇄형 시스템(예: 디지털 마케팅)의 데이터와 몇 가지 차이점이 있습니다. 여기에서는 분석하려는 매개변수의 물리적 특성을 이해해야 합니다. 모든 것을 추상적인 숫자 계열로 보는 것은 효과가 없습니다. 예를 들어, 하루 동안의 전력 소비 분포입니다. 마치 의식과도 같습니다. 평일 아침에는 전기 면도기를 켜고, 주말에는 믹서를 켜는 것입니다. 그런 다음 변칙 자체의 본질입니다. 그리고 Watts Battery는 개인용으로 제작되었으므로 각 고객마다 고유한 의식이 있으며 하나의 범용 모델은 작동하지 않는다는 점을 잊지 마십시오. 데이터에서 알려진 이상 현상을 찾는 것은 단순한 작업이 아니며, 레이블이 지정되지 않은 이상 현상을 자율적으로 검색하는 시스템을 만드는 것은 또 다른 문제입니다. 결국, 교활한 인적 요소를 포함하여 모든 것이 변칙적이 될 수 있습니다. 예를 들어 테스트 데이터에서는 사용자가 시스템을 배터리 모드로 강제 전환한 경우가 있었습니다. 아무런 이유 없이 사용자가 이 작업을 수행하는 경우가 있습니다. (이 사용자가 우리를 위해 모듈을 테스트하고 있기 때문에 수동 모드 제어에 액세스할 수 있다는 점을 예약하겠습니다. 다른 사용자의 경우 제어는 완전히 자동입니다.) 예측하기 쉽듯이 이러한 상황에서는 배터리가 매우 활발하게 방전되고 부하가 크면 해가 뜨거나 다른 에너지 원이 나타나기 전에 충전이 종료됩니다. 이러한 경우 시스템 동작이 정상적인 동작에서 벗어났다는 일종의 알림이 표시될 것으로 예상됩니다. 또는 그 사람이 떠났고 오븐을 끄는 것을 잊었습니다. 시스템은 일반적으로 하루 중 이 시간에 소비량이 500와트이지만 오늘은 3,5와트인 것을 확인합니다. 비행기에 탄 Denis Matsuev처럼: "나는 항공기 엔진에 대해 전혀 이해하지 못하지만 가는 길에 엔진 소리가 달라졌습니다."

오픈소스 신경망 Yandex CatBoost의 예측 모델 그래프

회사에 정말 필요한 것은 무엇인가?: 장치 내부의 자가 진단 시스템, 네트워크 인프라가 없는 것을 포함한 예측 분석(실습에서 알 수 있듯이 모든 고객이 배터리를 인터넷에 연결하는 데 서두르지는 않습니다. 대부분의 경우 모든 것이 안정적으로 작동하는 데 충분합니다.) 우리가 아직 모르는 이상 현상 식별, 교사 없는 자가 학습 시스템, 클러스터링, 신경망 및 현대 분석 방법의 전체 무기고. 정확히 무엇이 변경되었는지는 모르더라도 시스템이 다르게 작동하기 시작했다는 점을 이해해야 합니다. 해커톤 자체에서 산업 분석에 참여할 준비가 되었거나 이미 그 분야에 종사하고 있는 사람들이 있고, 자신의 능력을 적용할 새로운 영역을 찾고 있다는 것을 아는 것이 우리에게 매우 중요했습니다. 처음에는 지원자가 너무 많아서 놀랐습니다. 결국 이것은 매우 구체적인 요리이지만 점차적으로 참가자 XNUMX 명 중 한 명을 제외하고 모두 탈락하여 어느 정도 모든 것이 제자리에 들어갔습니다.

현 단계에서는 왜 실현 불가능합니까?: 데이터 마이닝 작업의 주요 문제점은 데이터가 충분하지 않다는 것입니다. 현재 전 세계적으로 수십 개의 Watts Battery 장치가 작동하고 있지만 그 중 다수가 네트워크에 연결되어 있지 않아 데이터가 아직 그다지 다양하지 않습니다. 우리는 프로토타입에서 발생한 두 가지 이상 현상을 간신히 찾아냈습니다. 산업용 와트 배터리는 매우 안정적으로 작동합니다. 내부 기계 학습 엔지니어가 있고, 예, 이 데이터에서 이를 압착할 수 있지만 더 나은 품질의 예측을 원한다는 것을 알고 있다면 이는 하나의 이야기가 될 것입니다. 그러나 지금까지 우리는 이 데이터를 가지고 아무 것도 하지 않았습니다. 또한 이를 위해서는 참가자들이 당사 제품 작동의 세부 사항에 깊이 몰입해야 하며, 하루 반만으로는 충분하지 않습니다.

어떻게 결정하셨나요?: 정확한 최종 과제를 즉각 정하지는 않았습니다. 대신, 우리는 48시간 내내 참가자들과 대화하면서 그들이 얻을 수 있는 것과 얻을 수 없는 것을 즉각 알아냈습니다. 이를 바탕으로 타협의 정신으로 과제를 확정했다.

그 결과 무엇을 얻었나요?: 트랙의 우승자는 데이터를 정리할 수 있었습니다. (동시에 그들은 문제를 해결하기 위해 일부 데이터를 사용하지 않았기 때문에 우리가 이전에 알아차리지 못했던 일부 매개변수를 계산하는 "기능"을 발견했습니다) , Watts Battery 모듈의 예상 동작과의 편차를 강조하고 높은 정확도로 에너지 소비를 예측할 수 있는 예측 모델을 설정합니다. 예, 이것은 산업용 솔루션 개발의 타당성 단계일 뿐이므로 몇 주 동안의 힘든 기술 작업이 필요하지만 해커톤 중에 직접 생성된 이 프로토타입조차도 드물게 실제 산업용 솔루션의 기초를 형성할 수 있습니다.

주요 결론: 우리가 가지고 있는 데이터를 바탕으로 예측 분석을 설정하는 것이 가능하다고 가정했지만 확인할 리소스가 없었습니다. 해커톤 참가자들은 우리의 가설을 테스트하고 확인했으며, 우리는 이 작업에 대해 트랙 우승자들과 계속 협력할 것입니다.

오픈소스 신경망 Facebook Prophet의 예측 모델 그래프

미래를 위한 조언: 작업을 작성할 때 제작 로드맵뿐만 아니라 참가자의 관심도도 살펴봐야 합니다. 우리 해커톤에는 상금이 없기 때문에 우리는 데이터 과학자의 자연스러운 호기심과 아직 아무도 보여주지 않았거나 기존 결과보다 더 나은 모습을 보여줄 수 있는 새롭고 흥미로운 문제를 해결하려는 욕구를 활용합니다. 관심 요소를 즉시 고려하면 도중에 초점을 이동할 필요가 없습니다.

거버넌스

태스크: (애플리케이션) 개인 계정, 클라우드 데이터 저장, 상태 모니터링을 통해 Watts Battery 모듈의 네트워크를 관리합니다.

특성: 이 트랙에서 우리는 새로운 기술 솔루션을 찾고 있는 것이 아니라 자체적인 소비자 인터페이스를 갖고 있습니다. 우리는 시스템의 기능을 보여주고, 시스템에 몰입하며, 커뮤니티가 스마트 시스템 및 대체 에너지 개발 주제에 관심이 있는지 확인하기 위해 해커톤에 그를 선택했습니다. 우리는 모바일 애플리케이션을 옵션으로 배치했으며 귀하의 재량에 따라 이를 수행할 수도 있고 수행하지 않을 수도 있습니다. 그러나 우리의 의견으로는 사람들이 여러 다른 소스에서 동시에 액세스하여 클라우드에서 데이터 저장소를 어떻게 구성했는지 잘 보여줍니다.

회사에 정말 필요한 것은 무엇인가?: 비즈니스 아이디어를 제시하고, 가설을 테스트하고, 구현을 위한 작업 도구를 만드는 개발자 커뮤니티입니다.

현 단계에서는 왜 실현 불가능합니까?: 이러한 커뮤니티를 유기적으로 형성하기에는 아직 시장 규모가 너무 작습니다.

어떻게 결정하셨나요?: 해커톤의 일환으로 우리는 특정 제품을 중심으로 기능뿐만 아니라 본격적인 비즈니스 모델을 생각해내는 것이 가능한지 확인하기 위해 일종의 물리적 연구를 수행했습니다. 또한 프로토타입을 구현할 수 있는 사람들이 이를 수행하기 위해서는 결국 여기서 – 누구에게도 불쾌감을 주고 싶지 않습니다. 이것은 Arduino에서 깜박이는 LED를 프로그래밍하는 수준이 아닙니다(혁신을 통해 수행할 수 있지만). , 여기에는 백엔드 및 프론트엔드 시스템 개발, 확장 가능한 사물 인터넷 시스템 구축 원칙에 대한 이해 등 다소 구체적인 기술이 필요합니다.

*두 번째 트랙 우승자의 소감*

그 결과 무엇을 얻었나요?: 두 팀이 업무에 대한 본격적인 비즈니스 아이디어를 제안했습니다. 한 팀은 러시아 부문에 더 초점을 맞추고 다른 팀은 외국 부문에 집중했습니다. 즉, 피날레에서 그들은 응용 프로그램을 어떻게 생각해 냈는지 알려주는 것이 아니라 본질적으로 Watts를 중심으로 비즈니스를 하게 되었습니다. 그들은 여러 비즈니스 모델에서 Watts의 사용을 어떻게 보는지 설명하고, 통계를 제공하고, 어느 지역에 어떤 문제가 있는지, 어떤 법률이 어디에 채택되는지 보여주고, 글로벌 추세를 설명했습니다. 비트코인을 채굴하는 것은 유행이 아니며, 킬로와트를 채굴하는 것이 유행입니다. 그들은 우리가 정말 좋아했던 대체 에너지에 의도적으로 왔습니다. 이 외에도 참가자들이 실제로 작동하는 기술 솔루션을 만들 수 있었다는 사실은 그들이 독립적으로 스타트업을 시작할 수 있음을 시사합니다.

주요 결론: Watts Battery를 비즈니스 모델의 기반으로 삼아 이를 개발하고 회사의 파트너/동반자가 될 준비가 된 팀이 있습니다. 그들 중 일부는 비즈니스 아이디어의 MVP를 식별하고 먼저 작업하는 방법을 알고 있는데, 이는 오늘날 업계 전체에서 부족한 부분입니다. 사람들은 언제 멈춰야 할지, 언제 시장에 솔루션을 출시해야 할지 이해하지 못합니다. 비록 일찍이기는 하지만 작동 중입니다. 실제로 솔루션을 다듬는 단계가 끝나지 않는 경우가 많습니다. 기술적으로 솔루션이 합리적인 복잡성의 선을 넘고, 과부하 상태로 시장에 진입하며, 원래 아이디어가 무엇인지, 고객 타겟팅이 무엇인지, 비즈니스 모델이 무엇인지 더 이상 명확하지 않습니다. 포함됩니다. 누군가를 위해 이전 책에 서명하면서 다른 책을 쓴 Akunin에 대한 농담처럼. 그러나 여기에서는 가장 순수한 형태로 수행되었습니다. 여기 차트가 있고, 카운터가 있고, 지표가 있고, 예측이 있습니다. 그게 전부이며, 실행하는 데 다른 것은 필요하지 않습니다. 이를 통해 투자자에게 가서 돈을 받아 사업을 시작할 수 있습니다. 이 균형을 찾은 사람들이 승자가 되어 트랙에서 나왔습니다.

미래를 위한 조언: 다음 해커톤에서 (우리는 그것을 계획하고 있습니다 올해 XNUMX월), 아마도 하드웨어를 실험해 보는 것이 합리적일 것입니다. 우리는 자체 하드웨어 개발(Watts의 장점 중 하나)을 갖고 있으며 우리가 하는 모든 작업의 ​​생산과 테스트를 완전히 통제하지만 일부 "하드웨어" 가설을 테스트할 리소스가 충분하지 않습니다. 시스템 커뮤니티와 하위 수준 프로그래머, 하드웨어 개발자 커뮤니티에는 이 문제를 해결하는 데 도움을 줄 사람들이 있고 앞으로는 이 분야에서 우리의 파트너가 될 사람들이 있을 수도 있습니다.

사람들

해커톤에서는 이런 종류의 개발을 전문으로 하는 사람들보다는 새로운 분야에 도전하고 싶은 사람들(예를 들어, 다양한 프로그래밍 학교를 졸업한 사람들)을 기대했습니다. 그러나 우리는 해커톤 전에 그들이 약간의 준비 작업을 수행하고 일반적인 에너지 소비가 어떻게 예측되는지와 사물 인터넷 시스템이 어떻게 작동하는지 읽어볼 것이라고 예상했습니다. 모든 사람이 재미를 위해, 흥미로운 데이터와 작업을 찾는 것뿐만 아니라 주제 영역에 대한 예비 몰입도 함께 제공됩니다. 우리는 이를 위해 사용 가능한 데이터, 해당 설명 및 결과에 대한 보다 정확한 요구 사항을 미리 게시하고 API 모듈을 게시하는 등의 작업이 필요하다는 것을 이해합니다.

모든 사람은 거의 동일한 기술 수준을 갖고 있고 동일한 능력을 더하거나 뺄 수 있었습니다. 이러한 배경에서 조화의 수준은 마지막 요소가 아니었습니다. 업무 영역을 명확하게 구분하지 못해 촬영하지 못한 팀도 많았다. 한 사람이 모든 개발을 수행하고 나머지는 프레젠테이션을 준비하느라 바빴고, 다른 사람에게는 아마도 생애 처음으로 자신이 하고 있는 작업이 누군가에게 주어졌던 경우도 있었습니다.

참가자 대부분은 젊었습니다. 그렇다고 그들 중에 강력한 머신러닝 엔지니어와 개발자가 없었다는 의미는 아닙니다. 대부분은 팀으로 왔고 개인은 거의 없었습니다. 모두가 승리를 꿈꿨고 누군가는 미래에 일자리를 찾고 싶었고 약 20%가 이미 일자리를 찾았습니다. 이 수치는 더 커질 것이라고 생각합니다.

하드웨어 전문가가 충분하지 않았지만 두 번째 해커톤에서 이를 보충하고 싶습니다.

해커톤 진행

위에서 쓴 것처럼 우리는 해커톤의 48시간 대부분 동안 참가자들과 함께 있었고 체크포인트에서 참가자들의 성공을 모니터링하면서 첫 번째 분석 트랙을 수락하기 위한 작업과 조건을 조정하려고 노력했습니다. 참가자들은 남은 시간 동안 완성할 수 있었고, 한편으로는 우리에게는 흥미로웠습니다.

작업에 대한 마지막 설명은 마지막 체크포인트 즈음인 토요일 오후에 이루어졌습니다(최종은 일요일 저녁으로 예정되어 있었습니다). 우리는 모든 것을 조금 더 단순화했습니다. 새로운 데이터에 대한 모델을 다시 계산해야 하는 요구 사항을 제거하고 팀이 이미 작업하고 있던 데이터는 그대로 두었습니다. 측정 항목을 비교해도 더 이상 아무것도 제공되지 않았으며 사용 가능한 데이터를 기반으로 이미 기성 결과가 있었고 둘째 날에는 사람들이 이미 피곤했습니다. 그러므로 우리는 그들을 덜 고문하기로 결정했습니다.

그러나 참가자 XNUMX명 중 XNUMX명은 결승에 진출하지 못했다. 한 팀은 처음부터 동료들의 트랙에 더 관심이 있다는 것을 깨달았고, 다른 팀은 결승전 직전에 처리 과정에서 필요한 데이터를 미리 필터링하고 작업 발표를 거부했다는 사실을 깨달았습니다.

저희 두 곡 모두 마지막까지 모두 '21(Wet Hair Effect)' 팀이 참여해주셨어요. 그들은 머신러닝, 개발, 애플리케이션, 웹사이트 등 모든 것을 한 번에 다루기를 원했습니다. 우리가 마지막 순간에 철수하겠다고 위협할 때까지 그들은 제 시간에 모든 일을 하고 있다고 믿었지만 이미 두 번째 체크포인트에서 가장 중요한 것인 기계 학습으로는 상당한 진전을 이룰 수 없다는 것이 분명했습니다. 두 번째 블록은 전력 소비를 예측할 수 없었지만 준비가 되어 있지 않았습니다. 결과적으로 우리가 XNUMX차 자격을 얻기 위한 최소 과제를 결정할 때 그들은 여전히 ​​XNUMX차 트랙을 선택했습니다.

Fit-predict는 데이터 분석에 맞춰 균형 잡힌 구성을 갖고 있어서 모든 것을 극복할 수 있었습니다. 그 사람들이 실제 산업 데이터를 "만지는" 데 관심이 있다는 것이 눈에 띄었습니다. 그들은 즉시 데이터 분석, 정리, 모든 이상 현상 처리 등 주요 업무에 집중했습니다. 해커톤을 통해 실제로 작동하는 모델을 구축할 수 있었다는 사실은 큰 성과입니다. 실제로 작업하는 데는 일반적으로 몇 주가 걸립니다. 데이터를 정리하는 동안, 데이터를 조사하는 동안입니다. 그러므로 우리는 확실히 그들과 협력할 것입니다.

두 번째 트랙(관리)에서는 모든 사람이 반나절 안에 모든 작업을 수행하고 작업을 더 어렵게 만들기 위해 와서 요청하기를 기대했습니다. 실제로는 기본 작업을 완료할 시간이 거의 없었습니다. 우리는 업계의 현재 상황을 반영하는 JS와 Python을 작업했습니다.

여기에서도 분업이 구축된 잘 조율된 팀에 의해 결과가 달성되었으며 누가 무엇을 하고 있는지 분명했습니다.

세 번째 팀인 FSociety는 해결책이 있는 것처럼 보였지만 결국 그들의 발전을 보여주지 않기로 결정했으며 그것이 효과가 있다고 생각하지 않는다고 말했습니다. 우리는 이를 존중하며 논쟁하지 않았습니다.

우승자는 "장신구"를 쫓는 것이 아니라 스스로를 멈출 수 있었던 "Strippers from Baku"팀이었으며, 보여주기가 부끄럽지 않고 추가 개발 및 확장이 가능하다는 것이 분명한 MVP를 만들었습니다. 우리는 추가 기회에 그다지 관심이 없다고 즉시 그들에게 말했습니다. QR 코드, 안면 인식을 통한 등록을 원할 경우 먼저 애플리케이션에서 그래프를 만든 다음 선택 항목을 선택하도록 하세요.

이번 트랙에서는 'Wet Hair'가 당당하게 결승에 진출했고, 이들과 'Hustlers'와의 향후 협력에 대해 논의했다. 우리는 새해에 이미 후자를 만났습니다.

모든 일이 잘 풀리길 바라며, XNUMX월 두 번째 해커톤에서 모두를 만나기를 기대합니다!

출처 : habr.com