საქართველოს ბანკის Data Challenge – რა უნდა ვიცოდეთ პირველი სერიის შესახებ

Data Challenge – ეს არის საქართველოს ბანკის მიერ მონაცემთა მიმართულებით წამოწყებული პროექტი, რომლის მიზანიც აღნიშნული სექტორის განვითარების ხელშეწყობა და ამ სფეროთი დაინტერესებული ადამიანების აღმოჩენა, წახალისება და მათი პროფესიულ ზრდაში დახმარებაა.

,,კონკურსი მონაწილეებისთვის წარმოადგენს შესაძლებლობას, მონაცემთა მეცნიერების მიმართულებით საინტერესო პრაქტიკული გამოცდილება მიიღონ და მათთვის აქამდე უცნობი შესაძლებლობები აღმოაჩინონ’’, – აცხადებს საქართველოს ბანკის მონაცემთა კვლევითი ლაბორატორიის ხელმძღვანელი, ირაკლი გოგატიშვილი.

პროექტის მთავარი მისიის რეალობად ქცევა უკვე დაწყებულია და კონკურსს სამი გამარჯვებულიც ჰყავს. თუმცა მანამ, სანამ მათ გაგაცნობთ, პროექტის მიმდინარეობის შესახებ უფრო ვრცლად მოგიყვებით.

პირველ სერიაში, რომელშიც 250-ამდე ადამიანი მონაწილეობდა, კონკურსანტების ამოცანა სარეკომენდაციო სისტემის ალგორითმულ გადაწყვეტას ეხებოდა. დავალებაზე მუშაობის პროცესში კი მონაწილეებმა როგორც ტრადიციული, ასევე ჰიბრიდული მეთოდები და სხვადასხვა ალგორითმი გამოიყენეს, მათ შორის Collaborative Filtering, Content Based Filtering, Deep Learning და სხვა.

,,გამოწვევაში როგორც ინდივიდუალური, ასევე რამდენიმე ადამიანისგან დაკომპლექტებული, ერთმანეთისგან განსხვავებული გამოცდილების მქონე და ძალიან საინტერესო 125 გუნდი მონაწილეობდა. მათში გაერთიანდნენ როგორც ტექნოლოგიური, ისე სამეცნიერო სფეროების წარმომადგენელი ადამიანები’’, – აცხადებენ ბანკის წარმომადგენლები.

აღსანიშნია, რომ 125 გუნდიდან 12-მა საქართველოს ბანკის მიერ დადგენილ მინიმალურ ზღვარს გადააჭარბა. ხოლო მათ შორის პირველი 3, – Pier Piper, Synapse და Brainblinker, – შესაბამისად, 30,000, 15,000 და 5,000 ლარით დასაჩუქრდა.

,,გამარჯვებულმა გუნდებმა ძალიან საინტერესო პროექტები შემოგვთავაზეს და თამამად შეგვიძლია ვთქვათ, რომ შედეგებმა ჩვენს მოლოდინს გადააჭარბა – მონაწილეებმა დაახლოებით სამჯერ გადააჭარბეს საბაზისო მოდელის ქულას’’, – აღნიშნავენ ბანკის წარმომადგენლები.

გამარჯვებულები

Pied Piper

Pied Piper სამი მეგობრისგან შემდგარი გუნდია. მისი წევრები, – გიორგი მახარაძე, ნიკა დოღონაძე და ნიკა მაჭარაძე, – მსგავს გამოწვევებს ხშირად ეძებენ ხოლმე, შესაბამისად, Data Challenge-ის შესახებ ინფორმაციის გაგების შემდეგ, მათ პროექტში მონაწილეობა მალევე გადაწყვიტეს.

,,ნიკა დოღონაძე დიდი ხანია, კომპიუტერული მეცნიერებითაა დაინტერესებული. ჯერ თავისუფალი უნივერსიტეტის საბაკალავრო პროგრამა დაამთავრა მათემატიკისა და კომპიუტერული მეცნიერების მიმართულებით, შემდეგ კი მიუნხენის ტექნიკური უნივერსიტეტის მონაცემთა მეცნიერების სამაგისტრო პროგრამა გაიარა. მეორე ნიკა, მაჭარაძე, კომპიუტერული მეცნიერების მიმართულებით პირველ ნაბიჯებს ახლა დგამს და გადაწყვეტილი აქვს, ამ მიმართულებით აკადემიურ სწავლაში ჩაერთოს. მე კი, გიორგი მახარაძე, პროდუქტის მენეჯმენტით ვარ დაინტერესებული. ციფრულ პროდუქტებზე მუშაობა და მათი განვითარება ჩემთვის საინტერესოა და ტექნოლოგიებში ცოდნის გაღრმავება ამ მიმართულებით მეხმარება’’, – გვიყვება Pied Piper-ის ლიდერი გიორგი.

იგი აღნიშნავს, რომ მიღებულ ამოცანაზე მუშაობისას, გუნდის წევრებმა, პირველ რიგში,  შეფასების კრიტერიუმი გააანალიზეს, რათა განესაზღვრათ, საბოლოოდ რა შედეგი უნდა დაედოთ.

,,მუშაობის პროცესში ყველაზე საინტერესო ბრეინშტორმინგისა და ტესტირების ეტაპები იყო, როდესაც თავში ახალ-ახალი იდეები მოგვდიოდა და ვცდილობდით, დაგვედგინა, რამდენად რელევანტური იყო ისინი ალგორითმის გასაუმჯობესებლად. ყველაზე რთული ნაწილიც ალბათ ეს იყო, როცა ჩვენი იდეები პროგრესს არ აჩვენებდა და ისევ ახალ იდეებზე ვიწყებდით მუშაობას’’, – ამბობს გიორგი.

მისი თქმით, პროექტში გამარჯვებამ გუნდს უფრო დიდი სტიმული მისცა მსგავსი შეჯიბრებების მოძიებისა და მათში მონაწილეობისთვის.

,,შემდეგი ეტაპის Data Challenge-ებშიც ვაპირებთ მონაწილეობას და, რა თქმა უნდა, გამარჯვებას!’’, – აღნიშნავს იგი.

Synapse

მეგობრებისგან დაკომპლექტებული გუნდია Synapse-იც, რომლის წევრები მონაცემების მიმართულებით არიან დასაქმებულნი.

,,გავიგე, რომ საქართველოს ბანკი აცხადებდა პროექტ Data Challenge-ს, რომელშიც მონაცემებზე დაყრდნობით სხვადასხვა გადაწყვეტილება უნდა მოგვეფიქრებინა. იქიდან გამომდინარე, რომ სწორედ ამ მიმართულებით ვსწავლობ და ვმუშაობ, ასევე გამოწვევებში მონაწილეობის მიღება მიზიდავს, გადავწყვიტე, ამავე სფეროში დასაქმებულ ჩემს მეგობრებთან ერთად გუნდი შემექმნა’’, – გვიყვება Synapse-ის ლიდერი გურამ ქერეჭაშვილი.

მისი თქმით, გუნდის წევრებმა სარეკომენდაციო სისტემის ამოცანაზე პირველად იმუშავეს, გარკვეული სირთულეებიც შეხვდათ, თუმცა, საბოლოოდ დაბრკოლებები წარმატებით გადალახეს.

,,გუნდის წევრებმა დავალებები გადავინაწილეთ და შემდგომ ყოველდღიურ შეხვედრებს ვატარებდით, რათა საინტერესო მიგნებები ერთმანეთისთვის გაგვეზიარებინა. მუშაობის პროცესში დაბრკოლებებს, რა თქმა უნდა, ვაწყდებოდით – მონაცემების დიდი რაოდენობა იყო დასამუშავებელი და ის კომპიუტერული რესურსები, რაზეც წვდომა გვქონდა, არ იყო საკმარისი იმისთვის, რომ თანამედროვე, ე.წ State-of-the-art ალგორითმები გამოგვეყენებინა. თუმცა, საბოლოოდ, ბევრი მცდელობის შემდგომ, რამდენიმეს გამოყენება მაინც შევძელით’’, – აღნიშნავს გურამი.

Brainblinker

პირველი სერიის მესამე გამარჯვებულის, Brainblinkerის სახელით, მხოლოდ ერთი ადამიანი, ზურაბ ისაკაძე მონაწილეობდა. როგორც ის აღნიშნავს, არსებულ ამოცანაზე მუშაობის პროცესი მისთვის საინტერესო აღმოჩნდა და პროცესში დღეისათვის არსებულ სარეკომენდაციო სისტემების ზოგიერთ მიდგომაშიც გაერკვია.

,,საქართველოს ბანკის მიერ შემოთავაზებულ გამოწვევაში სიახლეა ის, რომ იგი დაფუძნებულია დიდი მოცულობის მონაცემების გამოყენებაზე. ამ ტიპის შეჯიბრებებში ხშირად მანქანური სწავლების ალგორითმების გამოყენება არის საჭირო და ამოცანა კონკრეტული პრობლემის გადაჭრაზეა მიმართული. მონაწილის მიერ გაგზავნილმა ამოხსნამ შესაძლოა, სამომავლოდ რეალურ სისტემაშიც კი გადაინაცვლოს’’, – აღნიშნავს იგი.