Machine Learning-owa rywalizacja: hackathon w łódzkim STX-ie
STX Next to nie tylko miejsce pracy. STX Next to fajni ludzie, nasze zespoły projektowe, świetni specjaliści, grono dobrych znajomych, a czasem nawet przyjaciół. STX Next to również wygodne biura, przyjazne przestrzenie, otwarte zarówno do pracy, wspólnej integracji, jak i dzielenia się wiedzą, również z osobami spoza firmy.
Dzielimy się tym, co najlepsze
Okazją do tego ostatniego był zewnętrzny Hackathon Machine Learning, który w II połowie czerwca odbył się w naszym łódzkim oddziale. O nagrodę główną rywalizowało tego wieczoru sześć zespołów.
Był piątek, połowa czerwca, za oknem powoli zachodziło i słońce, a STX-owicze wybierali się na długo wyczekiwany weekend. W łódzkim oddziale, w związku z organizowanym za chwilę hackathonem Machine Learning, sporo się działo. Na posterunku zostały nasze dziewczyny z HR-u – Marta i Sandra, Konrad – Python Developer oraz nasz kolega z poznańskiego STX-a – Robert, który przyjechał do nas specjalnie na tą okazję. Nie zabrakło również rąk do pomocy – łódzki zespół chętnie zaangażował się w przygotowanie pokoi projektowych czy witanie gości. Wszyscy z niecierpliwością wypatrywali pierwszych uczestników.
Pasja do programowania
Tego wieczoru do rywalizacji stanęło sześć zespołów, łącznie dwadzieścia trzy osoby: studenci, doświadczeni developerzy, członkowie kół naukowych, a wszystkich połączyło jedno – pasja do programowania i zainteresowanie naszym głównym językiem programowania – Pythonem. No i oczywiście Machine Learning – bo przecież to był główny temat naszego Hackathonu.
Wydarzenie zostało oparte na grze ML – Copter stworzonej przez naszego Expert Python Developera – Tomka Maćkowiaka, który prezentował ją w kontekście Machine Learning podczas STX Next Tech Power Summit.
Wiedza, doświadczenie, zabawa!
Podczas hackathonu, zawodnicy uczyli komputer jak grać w gry. Zadanie naszych uczestników nie należało do najprostszych. Użytkownicy musieli napisać program, który przy pomocy udostępnionego API będzie w stanie kierować helikopterem w udostępnionej grze tak, aby ten dotarł jak najszybciej do mety. By to osiągnąć, uczestnicy hackathonu używali algorytmy supervised learningu, które miały na celu nauczyć program odwzorowywania zachowań gracza.
Cały hackathon podzielony był na etapy, które sukcesywnie realizowali jego uczestnicy. Pierwszym zadaniem było zebranie danych treningowych od pilotów. Następnie, konieczny był wybór algorytmu uczenia nadzorowanego, a następnie wytrenowanie wybranego algorytmu. Kolejny etap prac to użycie predykcji algorytmu do sterowania statkiem i ostatecznie tuning parametrów. Warto również wspomnieć, że uczestnicy mogli korzystać z dowolnych bibliotek uczenia maszynowego dla Pythona. Polecanymi były sklearn i keras.
Po nitce do kłębka
Owocna praca uczestników hackathonu przerodziła się w emocjonujący finał, podczas którego nauczone maszynowo samolociki ścigały się po losowo wygenerowanym torze. Najwięcej trudności sprawiały przeszkody, które wymagały od wirtualnego gracza cofnięcia się i pokonania przeszkody inną stroną toru. Nie wszystkim udało się nauczyć komputer odpowiedniej reakcji, co spowodowało zatrzymanie się na pewnym etapie trasy.
Ostatecznie zwyciężyła drużyna, która w swoim rozwiązaniu postawiła na wykorzystanie sieci neuronowej. A było o co walczyć! Nagrodą w naszym Hackathonie Machine Learning był bon na kwotę 1000 złotych do wydania w salonach sieci Empik.
Zainteresowanie i sukces Hackathonu Machine Learning sprawia, że wiemy, że to, co robimy idzie w dobrym kierunku – chcemy dzielić się wiedzą, doświadczeniem, a przy okazji świetnie się bawić.
Uczestnikom bardzo dziękujemy za zaangażowanie i udział w hackathonie. Zwycięzcom gratulujemy wygranej i mamy nadzieję, że będziecie wpadać do nas częściej!
