Verschiedene Steuerungsmöglichkeiten bieten Ihnen die Freiheit, eine fesselnde Data Challenge zu gestalten. Teilnehmer können sowohl individuell als auch in Gruppen arbeiten und entweder das gleiche oder verschiedene Themen bearbeiten.
Dank vorab konfigurierter Instanzen mit bereits gemounteten Datensätzen und allen gängigen ML/DL-Paketen können Teilnehmer direkt mit der Datenanalyse und Modellentwicklung starten.
Bündeln Sie den Zugriff auf GPU-Instanzen für Deep Learning-Workloads und vergeben Sie Credits, um einen fairen Wettbewerb und kontrollierte Kosten zu gewährleisten.
Nutzen Sie Zwischenranglisten, damit Teilnehmer ihre Leistung und Ausrichtung mit den Ergebnissen anderer Gruppen vergleichen können.
Kombinieren Sie die Ergebnisse der Modellbewertung und der Analyse der Codequalität, um eine umfassende, mehrdimensionale Bewertung der Beiträge vorzunehmen.
Erhalten Sie direkten Zugriff auf die Dokumentation und Skripte, um den Code und die Modelle bei Bedarf erneut auszuführen und die Arbeit der Teilnehmer schneller zu verinnerlichen.
Umfassende Data-Science-Umgebung mit VSCode und Jupyter.
Datensätze sind sofort als gemountete Volumes auf den Compute-Instanzen verfügbar.
Gesteuerter Zugriff auf GPUs mit automatischer Abschaltung inaktiver Instanzen.
Einfaches Teilen von Zwischenergebnissen innerhalb teilnehmender Gruppen.
Kaggle-ähnliche automatisierte Modellbewertung mit vorinstallierten scikit-learn-Metriken.
Eingebaute Scoreboards für positive Anreize unter den Teilnehmern.
Die Plattform ermöglicht es, den Zugriff auf Datensätze an die vorherige Unterzeichnung einer NDA durch die Teilnehmer zu knüpfen. Der gesamte Prozess kann direkt in der Anwendung eingerichtet werden, was die Nachverfolgung von Unterschriften und das Herunterladen von Nachweisdokumenten erleichtert.
Wählen Sie zwischen verschiedenen Sicherheitsstufen und Nachverfolgbarkeitsoptionen basierend auf der Vertraulichkeit der Datensätze und den Teilnehmerprofilen. Optionen umfassen die Nutzung einer 100% europäischen Recheninfrastruktur, das Verbot lokaler Downloads der Datensätze oder die Verwendung einer internen GitLab-Instanz mit SSO.
Mit unserer Expertise und unserem Netzwerk in Datenwissenschaft und ML bieten wir maßgeschneiderte professionelle Services an, um Sie bei der Einrichtung Ihrer eigenen Datenwettbewerbe zu unterstützen.
Erfahren Sie mehr über unseren Prozess
KontaktDatenschutz