Наши юные участники турнира «Время знаний 2023» отлично справились со всеми заданиями. Конкурс, олимпиада или викторина от онлайн платформы Время знаний не требует создания личного кабинета. В декабре ребята 2 класса Кировской ДМШ на уроках сольфеджио принимали участие во Всероссийской олимпиаде «Время знаний» по предмету «Сольфеджио», отвечали на вопросы блиц-олимпиады. Конкурс, олимпиада или викторина от онлайн платформы Время знаний не требует создания личного кабинета. В декабре ребята 2 класса Кировской ДМШ на уроках сольфеджио принимали участие во Всероссийской олимпиаде «Время знаний» по предмету «Сольфеджио», отвечали на вопросы блиц-олимпиады.
Блиц олимпиада "Время знаний"
Я сейчас с ним обсуждаю новости в этой области или проекты, но большую часть времени я занимаюсь сам. Отметим, на дипломах участников и победителей олимпиады размещен уникальный QR-код, при считывании которого любой проверяющий попадает на сайт с результатами олимпиады. время Всероссийский конкурс для детей и педагогов ""Всероссийская викторина" Время знаний"" тема: "Моя семья". В текущем учебном году олимпиада проходит по 24 предметам по единым заданиям на технологической платформе образовательного центра «Сириус». Время знаний конкурсы для воспитателей. Портал «Время знаний» создан для проведения соревнований между учениками, преподавателями и воспитателями.
Победа во всероссийской блиц-олимпиаде "Время знаний"
Блиц-олимпиады «Время Знаний» — это интересно и полезно! Радуют не только преподаватели, но и студенты! Желаем в дальнейшем только побед!
Подготовила его преподаватель истории Подмарькова Галина Юрьевна.
Знатоки, представляющие Самарский университет имени С. Игра показывает, как важен морально-психологический настрой, — говорит игрок самарской команды Анна Бугакова. По итогам решения нестандартных алгоритмических, инженерно-конструкторских, управленческих и других задач в областях науки, производства, культуры и политики будут определены победители и призеры как по отдельным конкурсным направлениям, так и в командном первенстве. Итоги коллективного «мозгового штурма» приволжских студентов будут озвучены 27 апреля.
Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач. И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач. И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных. Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели. Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе. И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад. Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа. Книги тоже очень много мне дали в плане знаний. И: Расскажи, почему именно машинное обучение? Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет. Эта область совмещает в себе математику и программирование. И то и то мне нравится. И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес? Никита Таушканов: По машинному обучению. Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета. Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов. А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать. И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить. Никита Таушканов: Было очень сложно. Я первый час вообще не понимал, что где находится. Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные. И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам? То есть тип — время, категории или числовые значения. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными. Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже. Остальные все использовал по полной. И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался. И: Как тебе задания? Никита Таушканов: Задания интересные очень. Я не так давно занимаюсь машинным обучением.
ВРЕМЯ ЗНАНИЙ
Главная > Конкурсы 2019-2020 > Всероссийская олимпиада «Время знаний» май 2020. Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» – это не только интересно и полезно, но и быстро и легко. Главная Фотогалерея Объявления Общепит Недвижимость Справка Статьи Форум. Педагог-психолог ОВЗ ОГКУСО «Центр помощи детям г. Тулуна» победила в блиц-олимпиаде «Время знаний». Олимпиада содержала увлекательные задания, которые помогают учащимся расширить кругозор, научиться творчески мыслить, искать нестандартные решения и даже по-новому взглянуть на учебную дисциплину «Информатика».
Всероссийская викторина «Время знаний», апрель, 2023г.
Заполните поля заявки после того, как пройдете олимпиаду. Оплатите взнос за участие.
Столь разные вопросные школы меняют ситуацию в турнирной таблице буквально после каждого раунда, а победит, конечно, команда, которая обладает не только банальной эрудицией, но и умением искать нестандартные решения», - отметил эксперт регионального проекта «IQ Самара» Владислав Лихачёв. Знатоки, представляющие Самарский университет имени С. Игра показывает, как важен морально-психологический настрой, — говорит игрок самарской команды Анна Бугакова.
По итогам решения нестандартных алгоритмических, инженерно-конструкторских, управленческих и других задач в областях науки, производства, культуры и политики будут определены победители и призеры как по отдельным конкурсным направлениям, так и в командном первенстве. Итоги коллективного «мозгового штурма» приволжских студентов будут озвучены 27 апреля.
Для этого: Выберите олимпиаду, в которой хотите принять участие она должна соответствовать классу и предмету ученика. Ответьте на 10 вопросов олимпиады онлайн. Заполните поля заявки после того, как пройдете олимпиаду.
Координатором проведения ВсОШ в Тюменской области определен Региональный центр выявления, поддержки и развития способностей и талантов детей и молодежи «Новое поколение». Уже сейчас можно подать заявку на участие в олимпиаде на сайте регионального центра "Новое поколение" Для этого необходимо зарегистрироваться на платформе РЦ «Новое поколение» online.
Всероссийская онлайн-олимпиада «Время знаний»
27 марта 2021 года студент корпуса N1 Электростальского колледжа Махмутов Максим группа ЭЛ 20-01 принял участие во Всероссийской олимпиаде «Время знаний». Общие итоги окружной предметной Олимпиады «Марафон знаний» подведут эксперты в лице специалистов отдела Восточного образовательного округа. Читатели дошкольного возраста приняли участие в викторине "Время знаний".