01 / CONTEXT
Un scor corect cere mult mai mult decât un formular de upload.
Într-o competiție ML, fiecare participant trimite predicții construite pe aceeași problemă, iar sistemul trebuie să valideze formatul, să ruleze evaluatorul potrivit, să protejeze datele de test și să actualizeze clasamentul într-un mod reproductibil.
Dincolo de evaluare, platforma trebuie să lege descrierea problemei, resursele, istoricul trimiterilor, statisticile și administrarea competiției.
02 / ROLUL INT80
Dezvoltare de produs în echipa tehnică ONIA.
Liviu Popa și INT80 contribuie la componenta software a ecosistemului ONIA și la dezvoltarea platformei MLCompete împreună cu echipa tehnică: de la experiența participantului până la logica de evaluare și operare.
- 01
Ciclul competiției
Modelarea etapelor dintre publicarea problemei, înscriere, trimiteri și închiderea clasamentului.
- 02
Fluxul de evaluare
Validare, evaluatoare specifice și rezultate reproductibile pentru fiecare problemă.
- 03
Experiența participantului
Probleme, resurse, istoric și observații organizate într-un produs coerent.
- 04
Operare
Roluri, administrare, statistici și instrumente necesare echipei competiției.
03 / HARTA PLATFORMEI
Un circuit complet pentru competiții ML.
Probleme & date
Enunț, resurse, reguli și seturi de date organizate pe competiție.
Trimite & validează
Flux predictibil pentru fișiere, format și istoricul încercărilor.
Evaluare automată
Evaluatoare izolate care aplică metricile potrivite fiecărei probleme.
Clasament
Clasamente și statistici care fac progresul vizibil și comparabil.
04 / REZULTAT
Infrastructură reutilizabilă pentru învățare prin competiție.
MLCompete oferă echipei tehnice o bază comună pentru lansarea și operarea competițiilor, iar participanților un mediu transparent în care pot itera, măsura și învăța.