საქართველოს ბანკი ტექნოლოგიური ინოვაციების მიმართულებით სიახლეების დანერგვას და ახალი შესაძლებლობების შექმნას განაგრძობს. სწორედ ამ მიზნით, მონაცემთა მიმართულებით ყველაზე მასშტაბური პროექტის – Data Challenge-ის მეორე სერიის დავალებაზე მუშაობა უკვე დაიწყო.
Data Challenge-ის დავალებაზე სამუშაოდ უკვე 40-ზე მეტი გუნდი დარეგისტრირდა და მათ შემდეგი დავალების შესრულება მოუწევთ: საქართველოს ბანკის Facebook გვერდზე მომხმარებლების კომენტარების სენტიმენტების ანალიზი NLP-ს გამოყენებით.
რეგისტრაცია საბოლოო დავალების ატვირთვამდე – 25 დეკემბრამდეა შესაძლებელი და პროექტში მონაწილეობა საქართველოს ნებისმიერ მოქალაქეს შეუძლია, რომელიც დაინტერესებულია კომპიუტერული მეცნიერებების, მათემატიკის, ფიზიკის ან ეკონომიკის სფეროთი. ასევე, გამოწვევაში ჩართვას, წინა შეჯიბრზე დარეგისტრირებული გუნდებიც თავიდან რეგისტრაციის გავლის შემთხვევაში შეძლებენ. დავალების შესასრულებლად კონკურსანტი უნდა დარეგისტრირდეს მითითებულ ვებგვერდზე www.datachallenges.ge.
Data Challenge-ის ფარგლებში, მონაწილეებს შესაძლებლობა ეძლევათ მარტო, ან გუნდთან ერთად ჩაერთონ კონკურსში, შეასრულონ მოცემული დავალება და გამარჯვების შემთხვევაში მოიგონ ფულადი პრიზი.
საპრიზო ფონდი შემდეგი პრინციპით გადანაწილდება: პირველ ადგილზე გასული გუნდი 30 000 ლარს მიიღებს; მეორე ადგილზე – 15 000 ლარს, ხოლო მესამე ადგილზე – 5 000 ლარს. გარდა ამისა, მონაწილეებს შესაძლებლობა მიეცემათ, დასაქმდნენ საქართველოს ბანკში.
პროექტის მონაწილეებს პროფესიონალი მონაცემთა მეცნიერები შეაფასებენ, ხოლო მენტორობას მათ საქართველოს ბანკის თანამშრომლები უწევენ. ესენი არიან, საქართველოს ბანკის მონაცემთა მეცნიერები: ნიკოლოზ მამისაშვილი, სოფიკო ქურდაძე, ლუკა ცაბაძე, ქეთევან ოთიაშვილი, სანდრო ხიზანიშვილი, ნინო გოგოლაძე, და ნიკოლოზ ჯანგიშერაშვილი.
ინფორმაციისთვის, მონაწილეებს ამოცანის ამოსახსნელად და ვებგვერდზე www.datachallenges.ge პასუხის დასაფიქსირებლად ვადა 2022 წლის 25 დეკემბრამდე ექნებათ.
ცნობისთვის, მონაცემთა მიმართულების ყველაზე მასშტაბური პროექტის Data Challenge-ის პირველ სერიაში 125 გუნდი მონაწილეობდა. პროექტის ფარგლებში 3 გამარჯვებული გამოვლინდა, რომლებიც ფულადი პრიზებით დასაჩუქრდნენ. ესენი არიან: Pied Piper, Synapse და Brainblinker. მათი პირველი ამოცანა სარეკომენდაციო სისტემის ალგორითმულ გადაწყვეტას ეხებოდა.
