ਹਾਬਰੇ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਥੀਮ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਹੋਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਉਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਜਿੰਨੇ ਵੱਡੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ।

ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਨੂੰ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਕਾਗਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ:

• ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉੱਥੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਕਸਰ ਕਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ;
• ਦੂਜਾ, ਜਨਤਕ ਕਰਨਲ (ਜਨਤਕ ਹੱਲ)। ਕਾਗਲੇ ਦੇ ਅਨੁਯਾਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤਿੱਬਤੀ ਭਿਕਸ਼ੂਆਂ ਦੀ ਸ਼ਾਂਤੀ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸ਼ਰਮ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਅਚਾਨਕ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਚਾਂਦੀ ਦੀ ਥਾਲੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੂਜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।

IDAO	SNA ਹੈਕਾਥਨ 2019
ਸਰਕਾਰੀ ਭਾਸ਼ਾ: ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ, ਆਯੋਜਕ: Yandex, Sberbank, HSE	ਅਧਿਕਾਰਤ ਰੂਸੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਪ੍ਰਬੰਧਕ: Mail.ru ਸਮੂਹ
ਔਨਲਾਈਨ ਰਾਊਂਡ: 15 ਜਨਵਰੀ - 11 ਫਰਵਰੀ, 2019; ਆਨ-ਸਾਈਟ ਫਾਈਨਲ: 4-6 ਅਪ੍ਰੈਲ, 2019	ਔਨਲਾਈਨ - 7 ਫਰਵਰੀ ਤੋਂ 15 ਮਾਰਚ ਤੱਕ; ਔਫਲਾਈਨ - 30 ਮਾਰਚ ਤੋਂ 1 ਅਪ੍ਰੈਲ ਤੱਕ।
ਲਾਰਜ ਹੈਡ੍ਰੋਨ ਕੋਲਾਈਡਰ (ਟਰੈਜੈਕਟਰੀ, ਮੋਮੈਂਟਮ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੌਤਿਕ ਮਾਪਦੰਡ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਣ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਮਿਊਨ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਬਿਆਨ ਤੋਂ, 2 ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ: - ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਆਪਣੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭੇਜਣੀ ਪਈ, - ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ - ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਪੂਰਾ ਕੋਡ ਅਤੇ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਚੱਲ ਰਹੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਖ਼ਤ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸੀ।	SNA ਹੈਕਾਥਨ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ, ਫਰਵਰੀ-ਮਾਰਚ 2018 ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਿਊਜ਼ ਫੀਡਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲੇ ਸਮੂਹਾਂ ਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਡਿਸਪਲੇ ਦੇ ਲੌਗ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਮਾਰਚ ਦਾ ਆਖਰੀ ਹਫ਼ਤਾ ਅਤੇ ਅੱਧਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਲੌਗ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਐਂਟਰੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ, ਨਾਲ ਹੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ: ਇਸ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ, ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕੀਤਾ, ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਫੀਡ ਤੋਂ ਲੁਕਾਇਆ। SNA ਹੈਕਾਥਨ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਓਡਨੋਕਲਾਸਨੀਕੀ ਦੇ ਹਰੇਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਸਦੀ ਫੀਡ ਦਾ ਦਰਜਾ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਉਹਨਾਂ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣਾ ਜੋ "ਕਲਾਸ" ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਔਨਲਾਈਨ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਕੰਮ ਨੂੰ 3 ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਸੀ: 1. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿਓ 2. ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿਓ 3. ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿਓ
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਸਟਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ, ROC-AUC ਵਰਗਾ ਕੁਝ	ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਔਸਤ ROC-AUC
ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਲਈ ਇਨਾਮ - ਐਨ ਸਥਾਨਾਂ ਲਈ ਟੀ-ਸ਼ਰਟਾਂ, ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਲਈ ਪਾਸ, ਜਿੱਥੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੌਰਾਨ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਭੋਜਨ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਦੂਜਾ ਪੜਾਅ - ??? (ਕੁਝ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ, ਮੈਂ ਪੁਰਸਕਾਰ ਸਮਾਰੋਹ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾ ਸਕਿਆ ਕਿ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਨਾਮ ਕੀ ਸਨ)। ਉਨ੍ਹਾਂ ਜੇਤੂ ਟੀਮ ਦੇ ਸਾਰੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਲੈਪਟਾਪ ਦੇਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ	ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਲਈ ਇਨਾਮ - 100 ਸਰਵੋਤਮ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਲਈ ਟੀ-ਸ਼ਰਟਾਂ, ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਲਈ ਪਾਸ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਸਕੋ ਦੀ ਯਾਤਰਾ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੌਰਾਨ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਭੋਜਨ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਨਾਲ ਹੀ, ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪੜਾਅ 3 ਵਿੱਚ 1 ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਲਈ ਇਨਾਮਾਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਹਰੇਕ ਨੇ ਇੱਕ RTX 2080 TI ਵੀਡੀਓ ਕਾਰਡ ਜਿੱਤਿਆ! ਦੂਜਾ ਪੜਾਅ ਇੱਕ ਟੀਮ ਪੜਾਅ ਸੀ, ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ 2 ਤੋਂ 5 ਲੋਕ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ, ਇਨਾਮ: 1st ਸਥਾਨ - 300 ਰੂਬਲ 2st ਸਥਾਨ - 200 ਰੂਬਲ 3st ਸਥਾਨ - 100 ਰੂਬਲ ਜਿਊਰੀ ਇਨਾਮ - 100 ਰੂਬਲ
ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਸਮੂਹ, ~190 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲਈ ਕਈ ਦਿਨ ਉਡੀਕ ਕਰਨੀ ਪਈ	ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਮੂਹ, ~ 1500 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਸਰਗਰਮ ਚਰਚਾ
ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੇ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ, ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਉੱਨਤ। ਸਧਾਰਨ ਨੂੰ 16 GB ਤੋਂ ਘੱਟ RAM ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਮੈਮੋਰੀ 16 ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੋਈ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਅੱਗੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਭਾਗੀਦਾਰ ਉੱਨਤ ਹੱਲ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾੜਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਇਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਨਤ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਟਿੱਪਣੀ ਸੀ ਕਿ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ.	ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੁੱਢਲੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਜੋ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਾਰ ਕਰ ਗਏ ਸਨ। ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ: ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਅਪਾਚੇ ਪੈਰਕੇਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਰਕੁਏਟ ਪੈਕੇਜ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸੰਜੋਗ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਤਰੁੱਟੀ ਦੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਦੂਜੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਮੇਲ ਕਲਾਉਡ ਤੋਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸੀ; ਇਸ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਦਿਨ ਲਈ ਦੇਰੀ ਕੀਤੀ.

IDAO। ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ

ਕੰਮ ਮਿਊਨ/ਗੈਰ-ਮਿਊਨ ਕਣਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸੀ। ਇਸ ਕਾਰਜ ਦੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਾਰ ਕਾਲਮ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਸੀ, ਜਿਸਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੇ ਖੁਦ ਇਸ ਲਾਈਨ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਜੋਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਕੁਝ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵਜ਼ਨ ਸਨ।

ਸੰਕੇਤ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਲਈ ਸੋਚਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ (ਸੰਕੇਤ ਨੇ ਭਾਰ ਕਾਲਮ ਦੀ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ) ਅਤੇ ਇਸ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ 3 ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ:

1) ਨੈਗੇਟਿਵ ਵਜ਼ਨ (ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਵਜ਼ਨ) ਵਾਲੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਉਲਟਾਓ
2) ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ 0 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ
3) ਸਤਰ ਵਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ

ਤੀਜਾ ਵਿਕਲਪ ਸਭ ਤੋਂ ਭੈੜਾ ਨਿਕਲਿਆ, ਪਰ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਨੇ ਨਤੀਜਾ ਸੁਧਾਰਿਆ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਨੰਬਰ 1 ਸੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਦੂਜੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਲਿਆਇਆ।

ਸਾਡਾ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ ਸੀ। ਆਯੋਜਕਾਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਬਡ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ ਸਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ -9999 ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਸਾਨੂੰ MatchedHit_{X,Y,Z}[N] ਅਤੇ MatchedHit_D{X,Y,Z}[N] ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲ ਮਿਲੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਉਦੋਂ ਜਦੋਂ N=2 ਜਾਂ 3। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ, ਕੁਝ ਕਣਾਂ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸਾਰੇ 4 ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੀਜੀ ਜਾਂ ਚੌਥੀ ਪਲੇਟ 'ਤੇ ਰੋਕ ਦਿਓ। ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ Lextra_{X,Y}[N] ਕਾਲਮ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਜ਼ਾਹਰ ਤੌਰ 'ਤੇ MatchedHit_{X,Y,Z}[N] ਦੇ ਸਮਾਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਮੂਲੀ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ Lextra_{X,Y}[N] ਨੂੰ MatchedHit_{X,Y,Z}[N] (ਕੇਵਲ X ਅਤੇ Y ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਲਈ) ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। MatchedHit_Z[N] ਮੱਧਮਾਨ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਇਹਨਾਂ ਹੇਰਾਫੇਰੀਆਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ 3st ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ।

ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਜਿੱਤਣ ਲਈ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ, ਅਸੀਂ ਉੱਥੇ ਰੁਕ ਸਕਦੇ ਸੀ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਜਾਰੀ ਰੱਖਿਆ, ਕੁਝ ਸੁੰਦਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਖਿੱਚੀਆਂ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਏ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਚਾਰ ਡਿਟੈਕਟਰ ਪਲੇਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਣ ਦੇ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪਲੇਟ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ 5 ਤੋਂ 4 ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਨੁਪਾਤ ਦੇ ਨਾਲ 5 ਆਇਤਾਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਬਿੰਦੂ (0,0), ਅਤੇ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਆਇਤ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਬਿੰਦੂ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਪਲੇਟ ਨੰ. / ਆਇਤਕਾਰ ਮਾਪ	1	2	3	4	5
ਪਲੇਟ 1	500h625	1000h1250	2000h2500	4000h5000	8000h10000
ਪਲੇਟ 2	520h650	1040h1300	2080h2600	4160h5200	8320h10400
ਪਲੇਟ 3	560h700	1120h1400	2240h2800	4480h5600	8960h11200
ਪਲੇਟ 4	600h750	1200h1500	2400h3000	4800h6000	9600h12000

ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਣ ਲਈ 4 ਨਵੀਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ - ਆਇਤ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹਰੇਕ ਪਲੇਟ ਨੂੰ ਕੱਟਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਕਣ ਕੇਂਦਰ ਤੋਂ ਪਾਸਿਆਂ ਤੱਕ ਖਿੱਲਰਦੇ ਜਾਪਦੇ ਸਨ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ ਸਕੈਟਰਿੰਗ ਦੀ "ਗੁਣਵੱਤਾ" ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਟੇਕ-ਆਫ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ "ਆਦਰਸ਼" ਪੈਰਾਬੋਲਾ ਨਾਲ ਆਉਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਭਟਕਣ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ "ਆਦਰਸ਼" ਸਿੱਧੀ ਰੇਖਾ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਅਜਿਹੀਆਂ ਆਦਰਸ਼ ਸਿੱਧੀਆਂ ਰੇਖਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਿੱਧੀ ਰੇਖਾ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਕਣ ਦੇ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਏ। ਕਿਉਂਕਿ ਟੀਚਾ = 1 ਲਈ ਔਸਤ ਵਿਵਹਾਰ 152 ਸੀ, ਅਤੇ ਟੀਚਾ = 0 ਲਈ ਇਹ 390 ਸੀ, ਅਸੀਂ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਇਸਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ.

ਅਸੀਂ ਖੁਸ਼ ਹੋਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਧੂ 4 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਦਰਸ਼ ਸਿੱਧੀ ਰੇਖਾ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਕਣ ਲਈ ਸਾਰੇ 4 ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ (ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਵੀ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕੀਤਾ)।

ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਲੇਖਾਂ ਦੇ ਲਿੰਕ, ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਨੇ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹਾਂ ਅਤੇ, ਸ਼ਾਇਦ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹਨ. Github 'ਤੇ ਇੱਕ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜਿੱਥੇ IsMuonSimple, IsMuon, IsMuonLoose ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਮੂਲੀ ਸੋਧਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਤਰੀਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਧਾਰਨ ਸਨ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਊਰਜਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮਿਊਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮਿਊਨ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਧਾਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ, ਇਸਲਈ ਅਸੀਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ "ਦੂਰੀ" ਜੋੜ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਥੋੜ੍ਹਾ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸ਼ਾਇਦ, ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਹੋਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਸੰਭਵ ਸੀ।

ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੂਜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ "ਤੁਰੰਤ" ਹੱਲ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਟਵੀਕ ਕੀਤਾ; ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿੱਚ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ:

1. ਨੈਗੇਟਿਵ ਵਜ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਟੀਚਾ ਉਲਟਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ
2. MatchedHit_{X,Y,Z}[N] ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰਿਆ ਗਿਆ
3. ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ 7 ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ
4. ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ 0.1 ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ (0.19 ਸੀ)

ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ (ਬਹੁਤ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਨਹੀਂ), ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੈਟਬੂਸਟ, ਲਾਈਟਜੀਬੀਐਮ ਅਤੇ ਐਕਸਜੀਬੂਸਟ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੀਂ ਦੂਜੇ ਕੰਮ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਜਿੱਤ ਗਏ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ। ਨੇਤਾਵਾਂ

ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲੇ ਕੰਮ ਲਈ 10ਵੇਂ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਸੀ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਲਈ ਤੀਜੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਸੀ। ਸਾਰੇ ਲੀਡਰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਰਲ ਗਏ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਵਿੱਚ ਗਤੀ ਲਿਬਬੋਰਡ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਸੀ। ਇਹ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਮਾੜੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੱਧਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ (ਜਾਂ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਵਿੱਚ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵਜ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੋਈ ਕਤਾਰਾਂ ਨਹੀਂ ਸਨ) ਅਤੇ ਇਹ ਥੋੜਾ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਸੀ.

SNA ਹੈਕਾਥਨ 2019 - ਟੈਕਸਟ। ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ

ਕੰਮ ਓਡਨੋਕਲਾਸਨੀਕੀ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ 'ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦਰਜਾ ਦੇਣਾ ਸੀ; ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੋਸਟ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਭਾਸ਼ਾ, ਮਾਲਕ, ਸਿਰਜਣ ਦੀ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ, ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਦੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ) ਸਨ। ).

ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਦੋ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਾਂਗਾ:

1. ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਇੱਕ n-ਅਯਾਮੀ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਵੈਕਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ ਸਾਡਾ ਲੇਖ), ਫਿਰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਔਸਤ ਸ਼ਬਦ ਲੱਭਣਾ ਜਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਥਿਤੀ (CNN, LSTM/GRU) ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
2. ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਪੂਰੇ ਵਾਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਰਟ. ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਕਿਉਂਕਿ ਪਾਠਾਂ ਨਾਲ ਇਹ ਮੇਰਾ ਪਹਿਲਾ ਅਨੁਭਵ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣਾ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਿਖਾਵਾਂਗਾ. ਇਹ ਉਹ ਸੁਝਾਅ ਹਨ ਜੋ ਮੈਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦੇਵਾਂਗਾ:

1. ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਦੌੜੋ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖੋ! ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਾਲਮ ਸਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਮੇਰੇ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਚੋੜਣਾ ਸੰਭਵ ਸੀ. ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਕਾਲਮਾਂ ਲਈ ਟੀਚਾ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ.
2. ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਾ ਸਿੱਖੋ! ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ (ਲਗਭਗ 17 ਮਿਲੀਅਨ ਕਤਾਰਾਂ) ਸੀ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਿਲਕੁਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਫ਼ੀ ਹੌਲੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ।
3. <ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਸਲਾਹ> ਕਾਤਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਮੈਂ ਏਲਮੋ ਅਤੇ ਬਰਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਲੰਬਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ, ਇਸ ਉਮੀਦ ਵਿੱਚ ਕਿ ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਮੈਨੂੰ ਉੱਚੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਣਗੇ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮੈਂ ਰੂਸੀ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਫਾਸਟਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਮੈਂ ਐਲਮੋ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ, ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਬਰਟ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।
4. <ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਸਲਾਹ> ਇੱਕ ਕਾਤਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਲਗਭਗ 1 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨਹੀਂ ਹੈ! ਪਰ ਕੁਝ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਲਿੰਕ ਸਨ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਾਰਸਰ ਲਿਖਿਆ ਜਿਸ ਨੇ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਸਿਰਲੇਖ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਿਆ. ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਜਾਪਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਫਿਰ ਮੈਂ ਦੂਰ ਹੋ ਗਿਆ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਪਾਠਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਲਿੰਕਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਗੁਆ ਦਿੱਤਾ. ਇਸ ਸਭ ਨੇ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ (ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੈਂ ਸਟੈਮਿੰਗ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ).
5. ਕਲਾਸਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ Google, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, “ਟੈਕਸਟ ਫੀਚਰ ਕੈਗਲ”, ਸਭ ਕੁਝ ਪੜ੍ਹਦੇ ਅਤੇ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ। TF-IDF ਨੇ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਠ ਦੀ ਲੰਬਾਈ, ਸ਼ਬਦਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਰਗੀਆਂ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੇ।
6. ਜੇਕਰ ਡੇਟਟਾਈਮ ਕਾਲਮ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਘੰਟੇ, ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਦਿਨ, ਆਦਿ) ਵਿੱਚ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਗ੍ਰਾਫਾਂ/ਕੁਝ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਇੱਕ ਸਨਕੀ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਸਭ ਕੁਝ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਇੱਕ ਆਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਫਾਈਨਲ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਸੀ).

ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਕੇਰਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ LSTM ਅਤੇ GRU 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਨੇ ਰੂਸੀ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਫਾਸਟਟੈਕਸਟ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ (ਮੈਂ ਕਈ ਹੋਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਇਹ ਉਹ ਸਨ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਨ)। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ 7 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਅੰਤਮ 76ਵਾਂ ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ।

ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਦੇ ਬਾਅਦ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਨਿਕੋਲਾਈ ਅਨੋਖਿਨ ਦੁਆਰਾ ਲੇਖ, ਜਿਸ ਨੇ ਦੂਜਾ ਸਥਾਨ ਲਿਆ (ਉਸਨੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ), ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਕੁਝ ਪੜਾਅ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਇਆ ਗਿਆ, ਪਰ ਉਹ ਪੁੱਛਗਿੱਛ-ਕੁੰਜੀ-ਮੁੱਲ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਚਲਾ ਗਿਆ।

ਦੂਜਾ ਪੜਾਅ ਠੀਕ ਹੈ ਅਤੇ IDAO

ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਲਗਭਗ ਲਗਾਤਾਰ ਹੋਏ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਦੇਖਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।

ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਂ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਟੀਮ Mail.ru ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਫਤਰ ਵਿੱਚ ਸਮਾਪਤ ਹੋਈ, ਜਿੱਥੇ ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਟਰੈਕਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸੀ - ਟੈਕਸਟ, ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ। ਇਸ ਲਈ 2 ਦਿਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਨਿਕਲਿਆ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿਲੀਨਤਾ ਤੋਂ ਕੋਈ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਰਫ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਹੀ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ 5ਵਾਂ ਸਥਾਨ ਲਿਆ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਸੀ। ਦੂਜੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੀ. ਇਸ ਪੜਾਅ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸੀ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਠੰਢੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਆਯੋਜਕਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਣਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ, ਨਾਲ ਹੀ ਨੀਂਦ ਦੀ ਗੰਭੀਰ ਕਮੀ, ਜਿਸ ਨੇ IDAO ਦੇ ਅੰਤਮ ਪੜਾਅ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

IDAO 2019 ਦੇ ਅੰਤਮ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕੰਮ ਹਵਾਈ ਅੱਡੇ 'ਤੇ Yandex ਟੈਕਸੀ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਲਈ ਆਰਡਰ ਲਈ ਉਡੀਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸੀ। ਪੜਾਅ 2 'ਤੇ, 3 ਕਾਰਜ = 3 ਹਵਾਈ ਅੱਡਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਹਰੇਕ ਹਵਾਈ ਅੱਡੇ ਲਈ, ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਟੈਕਸੀ ਆਰਡਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 'ਤੇ ਮਿੰਟ-ਦਰ-ਮਿੰਟ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਪਿਛਲੇ 2 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਆਰਡਰਾਂ 'ਤੇ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਅਤੇ ਮਿੰਟ-ਦਰ-ਮਿੰਟ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਸੀ (1,5 ਦਿਨ), ਕੰਮ ਕਾਫ਼ੀ ਖਾਸ ਸੀ, ਟੀਮ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਆਇਆ - ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਅੰਤ ਵੱਲ ਇੱਕ ਉਦਾਸ ਸਥਾਨ ਸੀ. ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਮੌਸਮ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਜਾਮ ਅਤੇ ਯਾਂਡੇਕਸ ਟੈਕਸੀ ਆਰਡਰ ਦੇ ਅੰਕੜੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਇਹ ਹਵਾਈ ਅੱਡੇ ਕੀ ਸਨ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਮੰਨਿਆ ਕਿ ਉਹ ਸ਼ੇਰੇਮੇਟਯੇਵੋ, ਡੋਮੋਡੇਡੋਵੋ ਅਤੇ ਵਨੂਕੋਵੋ ਸਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਬਾਅਦ ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਾਸਕੋ ਦੇ ਮੌਸਮ ਡੇਟਾ ਨੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

1. ML ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਧੀਆ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹਨ! ਇੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਚਲਾਕ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਓਗੇ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਸਮਝ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਹੈ।
2. ML ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ (ਸਿਗਨਲ, ਤਸਵੀਰਾਂ, ਟੇਬਲ, ਟੈਕਸਟ) ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਕੁਝ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੈਂ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ: ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ, GPU 'ਤੇ CatBoost ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ), ਕੈਪਸੂਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ-ਕੀ-ਮੁੱਲ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ।
3. ਇਕੱਲੇ ਕਾਗਲੇ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ! ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਟੀ-ਸ਼ਰਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਇਨਾਮਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮੌਕੇ ਹਨ।
4. ਸੰਚਾਰ ਕਰੋ! ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੈ, ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਵਿੱਚ ਥੀਮੈਟਿਕ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਸਲੈਕ, ਅਤੇ Mail.ru, Yandex ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਗੰਭੀਰ ਲੋਕ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਰਾਹ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਿਆਨ ਦੇ.
5. ਮੈਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਦੌਰਾ ਕਰਨ datafest - ਮਾਸਕੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੁਫਤ ਕਾਨਫਰੰਸ, ਜੋ 10-11 ਮਈ ਨੂੰ ਹੋਵੇਗੀ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com