Google จับมือกับ Kaggle จัดแข่งขัน Video Classification ชิงรางวัลกว่า $100,000

Google จับมือกับ Kaggle เว็บไซต์ประลองฝีมือด้าน data science จัดการแข่งขันเพื่อค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการ tag วิดีโออัตโนมัติ โดยประกาศมอบรางวัลให้กับทีมผู้ชนะเลิศถึง $30,000 อีกทั้งยังมีรางวัล $25,000, $20,000, $15,000, และ $10,000 สำหรับทีมในลำดับถัดๆไป

ในการแข่งขันดังกล่าว ผู้เข้าร่วมแข่งขันจะต้องพัฒนาระบบ classification ที่สามารถติด tag ให้กับวิดีโอโดยใช้ข้อมูลชุดของ YouTube 8M ที่ Google ได้เปิดเป็น public ไว้ก่อนหน้านี้ ซึ่งข้อมูลชุดนี้มาจากวิดีโอบน YouTube กว่า 7 ล้านวิดีโอ มีเวลารวมกันประมาณ 450,000 ชั่วโมง จากข้อมูลชุดที่มี label อยู่แล้วนี้ นักพัฒนาต้องแข่งกันสร้างระบบที่ติด tag ให้กับวิดีโอที่ระบบไม่เคยเห็นมาก่อน 700,000 อัน

Credit: YouTube 8M dataset website

 

ด้วยชุดข้อมูลดังกล่าวตัวเต็มที่มีขนาดใหญ่ถึง 1.71TB แม้การแข่งขันนี้ไม่ได้มีข้อกำหนดในเทคโนโลยีที่ใช้แต่อย่างใด แต่ทาง Google ก็ได้เตรียมเครดิตฟรีเพิ่มเติมไว้ให้กับผู้เข้าร่วมการแข่งที่ใช้ Google Cloud Platform ด้วย

มีแรงจูงใจมากขนาดนี้ เราอาจจะได้เห็น TensorFlow 1.0 ที่เพิ่งเปิดตัวมาในวันเดียวกันแสดงพลังที่แท้จริงบนเวทีนี้

ผู้อ่านท่านใดที่สนใจร่วมเข้าแข่งขัน ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่หน้าประกาศของ Google และหน้าหลักของการแข่งขันใน Kaggle

 

ที่มา: https://techcrunch.com/2017/02/15/google-teams-up-with-kaggle-to-host-100000-video-classification-challenge/

About PRY

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Stripe ยกระดับระบบชำระเงินสู่โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Machine-to-Machine รับยุค Agentic AI

Stripe เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ 288 รายการ พร้อมส่งแผนพลิกโฉมระบบชำระเงินจากเดิมที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานในการทำธุรกรรมสำหรับมนุษย์ ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถตั้งโปรแกรมได้และทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับธุรกกรรมแบบ Machine-to-Machine ถือเป็นการปูทางเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจแบบ Agentic AI อย่างเต็มรูปแบบ