Главная» БиоОлимпиады МФТИ» Олимпиада «Физтех»» Архив. Еженедельные подборки, полезные материалы и анонсы всех видео: этом открытом занятии мы разбираем сложные задания с регионал. Главная страница» Новости» Подведены итоги заключительного этапа олимпиады школьников по физике им. Дж. Олимпиада школьников «Физтех».
Результаты 2 этапа инженерной олимпиады «Кентавр»
- Всероссийская перечневая олимпиада «Физтех» по физике
- Олимпиада «Физтех»
- Физтех олимпиада 2024
- Олимпиада «Физтех» 2024 года по математике и физике. Отборочный этап. состав
- Хочешь стать студентом одного из лучших вузов страны?, ГБОУ Школа № 1539, Москва
- Олимпиада для школьников «Физтех»
Онлайн-этап олимпиады «Физтех»
Поздравляем наших ребят, их педагогов, тренеров и родителей с заслуженной победой! Последние новости.
К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач.
И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах?
Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много.
Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач.
И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные.
Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения.
Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных.
Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были.
Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели.
И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть.
Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели.
Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе.
И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад. Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете.
Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа.
Книги тоже очень много мне дали в плане знаний. И: Расскажи, почему именно машинное обучение? Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет.
Эта область совмещает в себе математику и программирование. И то и то мне нравится. И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес? Никита Таушканов: По машинному обучению.
Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета. Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов.
А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать. И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить. Никита Таушканов: Было очень сложно.
Я первый час вообще не понимал, что где находится. Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные. И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам? То есть тип — время, категории или числовые значения.
И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными. Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже.
Остальные все использовал по полной. И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался. И: Как тебе задания?
Никита Таушканов: Задания интересные очень.
Олимпиада проводится для обучающихся 7-8 классов и является аналогом регионального и заключительного этапов Всероссийской олимпиады школьников по физике. Призером заключительного этапа олимпиады школьников по физике им. Поздравляем победителей и призеров олимпиады школьников по физике им.
Ломоносова Галина Белякова. В состоявшей из теоретического и практического туров олимпиаде приняли участие 297 школьников из 79 стран. Задания по теории включали вопросы по клеточной и молекулярной биологии, анатомии и физиологии растений, животных и человека, этологии, генетике и эволюции, экологии и биосистематике.
Онлайн-этап олимпиады «Физтех»
| Олимпиада школьников «Физтех» | В Минтерстве образования Московской области добавили, что Олимпиада по физике проходила в дистанционном формате, а по биологии Олимпиада прошла в очном формате в Ереване. |
| Олимпиады МФТИ по биологии | Последнии новости. Физико-математическая олимпиада Физтех проводится МФТИ уже более тридцати лет. |
Меню слева (моб)
- Олимпиада «Физтех» по биологии, математике и физике для школьников 9-11 классов
- Заключительный этап олимпиады им. Дж. Кл. Максвелла по физике
- Найди то, не знаю что
- Об олимпиаде
- Как выиграть олимпиаду «Физтех» и поступить в МФТИ | Сила Лиса
- Российские школьники вернулись с Международной олимпиады по биологии с крупной победой - МК
Олимпиада для школьников «Физтех»
28-05-2015, 09:09 Новости школы. Абсолютный победитель олимпиады по ИИ 2023. Открыта регистрация на онлайн-этап олимпиады «Физтех» 2023-2024. Олимпиада «Физтех» по биологии имеет второй уровень согласно Перечню олимпиад школьников Минобрнауки РФ.
Олимпиада «Физтех» по биологии, математике и физике для школьников 9-11 классов
| 3 золота и 1 серебро выиграли российские школьники на Международной олимпиаде по биологии в ОАЭ | Последнии новости. Физико-математическая олимпиада Физтех проводится МФТИ уже более тридцати лет. |
| Международные олимпиады | Традиционно олимпиаде школьников «Физтех» по математике в перечне Российского совета олимпиад школьников присвоен второй уровень, по физике – первый, что дает победителям и призёрам олимпиады особые права при поступлении во многие вузы Российской Федерации. |
Заключительный этап олимпиады им. Дж. Кл. Максвелла по физике
Заключительный этап Всероссийской олимпиады школьников по биологии прошел с 21 по 27 апреля 2024 года на федеральной территории «Сириус». МФТИ проводит олимпиаду «Физтех» по биологии. Она входит в Перечень олимпиад школьников и имеет второй уровень. 27 января завершился онлайн-этап олимпиады «Физтех» 2022 г. по биологии.
Олимпиады МФТИ по биологии
Московский физико-технический институт (МФТИ) проводит Олимпиаду школьников Физтех по биологии для учащихся 8, 9, 10 и 11 классов. Результаты выступления обучающихся Физтех-лицея на международных олимпиадах и конференциях за 2018-2024 годы. Физтех-школа биологической и медицинской физики МФТИ приглашает школьников 8-11 классов принять участие в онлайн-курсах по подготовке к Олимпиаде «Физтех» по биологии. Новости Олимпиада школьников «Физтех» Физико-математические олимпиады «Физтех» проводятся более 25 лет. Они призваны повысить интерес школьников к углубленному изучению физики, математики и биологии, выявить у них творческие способности.
Олимпиада для школьников «Физтех»
| Олимпиада «Физтех. Инженер» | Приглашаем вас принять участие в олимпиаде «Физтех по биологии». |
| Разбор заданий по биохимии и цитологии из биологических олимпиад / Регион ВСОШ 2023, Физтех, Всесиб | Российские школьники одержали крупную победу на Международной биологической олимпиаде в Объединенных Арабских Эмиратах. |
| Российские школьники взяли три «золота» на Международной биологической олимпиаде | Утверждены баллы для получения дипломов победителей (l степень) и призеров (ll степень) по профилю «Биология». |
| Открыта регистрация на онлайн-этапа олимпиады «Физтех» 2023-2024 | 27 января завершился онлайн-этап олимпиады «Физтех» 2022 г. по биологии. |
| Великолепная пятерка и Физтех: как школьники выиграли международную физическую олимпиаду | Учащиеся Физтех-лицея имени П.Л. Капицы в Долгопрудном взяли два "золота" на международной олимпиаде по физике, одно - по биологии, сообщили в пресс-службе министерства образования Московской области в понедельник. |
Разбор заданий по биохимии и цитологии из биологических олимпиад / Регион ВСОШ 2023, Физтех, Всесиб
И: Не тяжело, что олимпиада проходит в несколько этапов и в разных городах? Тимур Гарифуллин: Нет, это прикольно. И: Было что-нибудь весёлое? Подружился с кем-нибудь?
Тимур Гарифуллин: Встретил много знакомых с направления «Большие вызовы». Например, Гринюк Илья. И: Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе?
Тимур Гарифуллин: Во второй задаче при анализе я отсеял несколько признаков, и, скорее всего, из-за них у меня как раз и получился очень хороший результат. На первой задаче я нашёл несколько битых картинок, которые бы поломали решение где-то посередине обучения. Сэкономил время.
Тимур Гарифуллин: Предобработка данных. Ещё я анализировал фичи, брал самые полезные из них с помощью нескольких алгоритмов из библиотеки CircuitLearn. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимизированные данные без описания.
Как в этом случае ты подходил к анализу признаков? Тимур Гарифуллин: Там очень много было численных данных. Я решил сделать так же, как и в первый раз.
Потом в условие загрузили, что они категориальные. Я их переделал на категориальные, но в итоге по времени обучение стало дольше, а по качеству даже хуже. Численные данные оказались лучше.
И: Какие зависимости изучал при решении? Тимур Гарифуллин: Для первой задачи я извлекал эмбеддинги из картинок. Там извлекаются некоторые характеристики, и в зависимости от этих характеристик я предсказывал схожесть текста картинки.
И: Ты оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Выбрал 200 лучших. И: Дополнительные признаки делал?
Тимур Гарифуллин: Дополнительные признаки, как раз эмбеддинги в первой задачи. Во второй задаче нет, не делал. И: Применял ли ты какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома"?
Тимур Гарифуллин: Нет. На второй задаче я пытался так сделать, но в итоге качество оказалось хуже, чем именно обученная модель по-настоящему. И: Как тебе в принципе задания?
Тимур Гарифуллин: Задания интересные. Второе мне понравилось больше. Я не так часто занимался мультимодальными моделями.
И: Что ты можешь пожелать будущим участникам? Какой дать совет? Г: Интересоваться всем в направлении искусственного интеллекта.
Гуглить, если чего-то не знаешь, найти ответ, какие-то наиболее частые решения таких задач. Игорь Дышлевский: Меня зовут Дышлевский Игорь, я учусь в 11 классе физико-математической школы в Тюмени, мне 17 лет. И: Расскажи, пожалуйста, о своей подготовке к олимпиаде.
Игорь Дышлевский: Началась она с подготовки к основному этапу, некоторым задачам, заключительному этапу. К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач.
И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск.
И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты?
Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач.
Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач.
И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению.
Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная.
Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные.
Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных.
Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть?
Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся.
То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании.
Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть.
Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент.
Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели.
Задания по теории включали вопросы по клеточной и молекулярной биологии, анатомии и физиологии растений, животных и человека, этологии, генетике и эволюции, экологии и биосистематике. Практическая часть проводилась в лабораториях и состояла из четырех экспериментальных заданий в области экологии и этологии, молекулярной биологии растений, биохимии и биоинформатики.
Ломоносова Галина Белякова. В состоявшей из теоретического и практического туров олимпиаде приняли участие 297 школьников из 79 стран. Задания по теории включали вопросы по клеточной и молекулярной биологии, анатомии и физиологии растений, животных и человека, этологии, генетике и эволюции, экологии и биосистематике.
Важно отметить, что второй, заключительный тур также пройдет в формате онлайн, с прокторингом. Так что вы можете принять участие во всех этапах прямо из дома: вам не придется тратить время и деньги на дорогу до региональных площадок. Изучите подробную информацию об олимпиаде «Физтех» по биологии : описание, график, бонусы для дипломантов и др. Регистрация доступна до конца первого этапа — до 28 февраля 2024 г.