Während des fünfwöchigen virtuellen Hackathons beeindruckte das Team von Artefactdie Jury mit der Entwicklung einer NER-Pipeline (Named Entity Recognition) zur Erkennung von Marken aus der Schönheits- und Kosmetikbranche in Twitter-Posts mit einer integrierten Feedbackschleife.
Ein Team von Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und Dateningenieuren aus dem Pariser Büro von Artefactwurde mit dem zweiten Platz beim Hackathon von Flyte und MLOps.community ausgezeichnet, was eine herausragende Leistung im Bereich der MLOps Community Expertise darstellt:
Der virtuelle fünfwöchige Hackathon bestand darin, eine End-to-End-ML-Anwendung auf Flyte als MLOps-Plattform zu entwickeln. Mit dem Ziel, einen realen Mehrwert in der Produktion zu schaffen, konnte die Idee für das Projekt auf einer beliebigen ML- (maschinelles Lernen) oder Datenanwendung basieren, z. B. Anwendungsfälle im Einzelhandel, Betrugsschutz oder Computer Vision. Alle Projekte wurden auf der Grundlage von Kreativität, der Leistung des Teams bei der Anwendung und der Verständlichkeit der Modell-UI (Benutzeroberfläche) bewertet.
ArtefactDas erfahrene Team, bestehend aus dem Senior Data Scientist / ML Engineer Amale El Harmri, dem Data Engineer Louis Rousselot de Saint Ceran, dem Senior Data Scientist Karim Si Larbi, dem Senior Data Scientist Hugo Vasselin und dem Data Scientist Sascha Lasry, arbeitete an diesem Hackathon zusätzlich zu seiner Kunden- und internen Arbeitsbelastung. Während des Wettbewerbs trug das Team den Namen "adorable-unicorns23".
Da sich die Schönheits- und Kosmetikindustrie in ständiger Entwicklung befindet, konzentrierte sich das Team auf eine mögliche Strategie, um unabhängige Marken zu finden, die innovativ und in der Öffentlichkeit beliebt sind, und diese aufzukaufen. Daher baute das Team ein Modul zur Markenidentifizierung auf der Grundlage von Twitter-Datenströmen, das eine Schnittstelle zur Kennzeichnung der gestohlenen Marken enthielt.
Um das Projekt abzuschließen, unterteilte das Team den Prozess in drei Abschnitte:
Um die vollständige Online-Präsentation des Projekts Artefactvor der Jury von MLOps.community im Rahmen von MLOps #98 zu sehen, folgen Sie dem Link hier und springen Sie zur Zeitmarke 41:22.
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