{
  "fetched_at": "2026-10-19T07:37:34Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/ai-talent-hub-ml-2-v2-2/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "# Общие сведения\nВесь набор данных состоит из 3 типов изображений:\n* Содержат только треугольники, которые могут иметь общие стороны, вкладываться друг в друга, но не пересекаться\n* Содержат треугольники и другие фигуры, все они могут иметь общие стороны, вкладываться друг в друга, но не пересекаться\n* Содержат треугольники и другие фигуры, которые дополнительно могут пересекаться\nФотографии для обучения и теста находятся в папках `train_data` и `test_data` соответственно.\n\nЕсть 3 основных файла:\n* `train_dataset.csv` – содержит информацию об обучающих изображениях\n* `test_dataset.csv` – содержит информацию о тестовых\n* `test_submission.csv` – пример загружаемого ответа\n\n# train_dataset.csv\n`train_dataset.csv` имеет следующие поля:\n* `path` – путь до изображения\n* `num_shapes` – число треугольников на изображении (только в обучающем наборе)\n\n# test_dataset.csv\n`test_dataset.csv` имеет следующие поля:\n* `path` – путь до изображения\n* `ID` – идентификатор записи\n\n# Сабмит\nСабмит должен содержать две колонки:\n* `ID` – идентификатор записи\n* `target` – число треугольников на изображении",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "В вашем распоряжении есть набор изображений, которые состоят из нескольких видов геометрических фигур:\n\n* треугольников;\n* пентагонов;\n* ромбов;\n* окружностей.\n\nВаша задача – посчитать количество треугольников на каждом изображении из тестовых данных.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Metric",
      "content": "В качесте метрики качества используется метрика Root Mean Square Error (RMSE):\n\n<img align=\"middle\" src=\"https://latex.codecogs.com/svg.image?RMSE=\\sqrt{\\frac{\\sum_{i=1}^n&space;(y_i-\\hat{y}_i)^2}{n}}\" />",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "**Правила подачи результатов**\n1. **Количество попыток:** Каждый участник может отправить не более 10 попыток в день. Под попыткой понимается отправка файла с предсказаниями на тестовом наборе данных.\n\n2. **Формат файлов:** Файлы должны быть представлены в формате, указанном в разделе \"Data\" на странице соревнования. Неправильный формат файла может привести к дисквалификации попытки.\n\n3. **Оценка результатов:** Оценка предсказаний производится автоматически системой Kaggle на основе заранее определенной метрики, описанной в разделе \"Evaluation\". Для финальной оценки результатов будет использоваться `private leaderbooard`.\n\n**Этические стандарты**\n1. **Честность:** Ожидается, что участники будут действовать честно и не будут использовать запрещенные методы для улучшения результатов, включая, но не ограничиваясь: множественные регистрации, преднамеренное искажение данных.\n\n2. **Конфиденциальность данных:** Участникам запрещается делиться ответами или специфичной информацией о тестовом наборе данных с другими участниками или вне соревнования.\n\n**Последствия нарушений**\nУчастники, нарушающие правила, могут быть дисквалифицированы или исключены из соревнования без предоставления права на возражение.\n\n**Изменения правил**\nОрганизаторы соревнования оставляют за собой право вносить изменения в правила и условия соревнования в любое время без предварительного уведомления. Участникам необходимо регулярно проверять раздел \"Rules\" на изменения.\n\n**Вопросы**\nЗадать вопрос можно в разделе Discussion текущего соревнования, создав новую тему.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "abstract",
      "content": "Стартовал первый этап вступительных испытаний в онлайн-магистратуру AI Talent Hub — испытание по ML.\nЭтот этап длится до 2 августа 23:55.\nПервая задача находится по ссылке: https://www.kaggle.com/competitions/ai-talent-hub-ml-1-v2-2\n\nБаллы за задачу вычисляются на основе загруженных предсказаний для соответствующего тестового набора данных.\nОбращаем внимание, что участник должен отправить предсказания для всего тестового набора. У вас есть 10 попыток в сутки.\n\nУдачи!",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Submit",
      "content": "Сабмит должен содержать две колонки:\n* `ID` – идентификатор записи\n* `target` – число треугольников на изображении",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}