{
  "fetched_at": "2026-10-19T13:29:20Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/2024-2025/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "В этой задаче у вас нет тренировочных данных. Есть только тестовые данные - они находятся в файле **test_news.csv**.\n\nДля каждой новости из файла необходимо предсказать ее тему.\nТемы следующие (ниже дана тема и ее числовой код):\n- 'Общество/Россия' : 0\n- 'Экономика' : 1\n- 'Силовые структуры' : 2\n- 'Бывший СССР' : 3\n- 'Спорт' : 4\n- 'Забота о себе' : 5\n- 'Строительство' : 6\n- 'Туризм/Путешествия' : 7\n- 'Наука и техника' : 8\n\nВам необходимо спарсить обучающие данные из открытых новостных источников (например, РИА-новости, Lenta.ru и любые другие сайты) и обучить на них модель для прогноза темы новости (вам нужны только новости с перечисленными выше темами). Разметка как правило есть на новостном сайте, то есть темы вы тоже спарсите.\n\nЗатем вам нужно применить обученную модель к тестовым новостям и спрогнозировать тему (ее числовой код). Пример файла с прогнозом - **base_submission_news.csv**",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "Метрика качества в соревновании - accuracy (доля правильных ответов).",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "- Вы можете отправлять до 10 посылок в день\n\n- Перед окончанием соревнования вы можете выбрать 2 лучших посылки (по вашему мнению). В противном случае автоматически будут выбраны две посылки с лучшим значением метрики accuracy\n\n- Соревнование индивидуальное, НЕ командное!\n\n- Вы можете пользоваться любыми новостными источниками\n\n- Вы можете обучать и применять любые модели",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "abstract",
      "content": "Домашнее задание, посвященное парсингу и обучению моделей классификации в рамках курса \"Машинное обучение\", идущего в магистратуре \"Искусственный интеллект\" 24/25.\n\nСоревнование посвящено классификации новостей по темам.\n\nОсобенность соревнования - отсутствие обучающих данных. Данные для обучения моделей вам предстоит добыть самостоятельно из открытых источников при помощи скрапинга и парсинга.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}