Personnalisez facilement votre challenge data grâce à de nombreux paramètres. Les participants peuvent ainsi travailler individuellement ou en groupe, sur un même sujet ou sur des thèmes différents.
Grâce au montage sous forme de volume des données directement sur les instances de calcul, les participants peuvent commencer à explorer les données immédiatement.
Offrez un accès à des instances GPU pour les modèles de Deep Learning et allouez des crédits par groupe ou individu pour assurer une compétition équitable et une gestion efficace des coûts.
Mettez en place des classements intermédiaires pour aider les participants à évaluer leur position et à comparer leurs résultats avec ceux des autres équipes, favorisant ainsi une saine compétition.
Combinez les résultats de l’évaluation des résultats des modèles et de l’analyse automatisée de la qualité du code pour développer une appréciation globale des soumissions.
Accédez directement à la documentation et aux scripts pour exécuter le code et les modèles délivrés, accélérant ainsi l’intégration du travail des participants.
Un environnement complet de data science pré-configuré avec VSCode et Jupyter.
Données disponibles sans délai via des volumes montés sur les instances de calcul.
Accès régulé aux GPU avec arrêt automatique des instances inactives.
Partage facile des résultats intermédiaires au sein des groupes participants.
Évaluation automatisée des modèles à la Kaggle, avec toutes les métriques scikit-learn préchargées.
Leaderboards intégrés pour favoriser une émulation positive entre les participants.
HFactory permet de conditionner l’accès aux données à la signature préalable d’un NDA par les participants. Vous pouvez configurer l’ensemble du processus directement sur la plateforme, ce qui facilite le suivi des signatures et le téléchargement des preuves de signature.
Vous pouvez choisir parmi différents niveaux de sécurité et d’options de traçabilité en fonction de la confidentialité des données et du profil des participants. Les options incluent l’utilisation d’une infrastructure de calcul 100 % européenne, l’interdiction des téléchargements de données et l’utilisation d’une instance GitLab interne avec SSO.
Fort de notre expertise et réseau en Data Science et Machine Learning, nous proposons un accompagnement personnalisé pour vous aider à organiser votre propre challenge Data.
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