Kaggle人類蛋白質圖像深度學習分類大賽,昂鈦客



  昂鈦客AI社群成員喜獲全球kaggle特征類大賽蛋白質獎牌。經過緊張激烈的比賽,昂鈦客AI社群成員于2019年1月12日獲得由KTH Royal Institute of Technology(KTH瑞典皇家理工學院)贊助kaggle承辦的人類蛋白質圖像圖譜分類大賽團隊2銅1銀,成績喜人。

Kaggle人類蛋白質圖像深度學習分類大賽,昂鈦客

  昂鈦客銀牌

  Kaggle全球算法競賽平臺于2010年創立,專注數據科學,機器學習競賽的舉辦,是全球最大的數據科學社區和數據競賽平臺。在 Kaggle上,企業或者研究機構發布商業和科研難題,懸賞吸引全球的數據科學家,通過眾包的方式解決建模問題。而參賽者可以接觸到豐富的真實數據,解決實際問題,角逐名次,贏取獎金。諸如 Google,Facebook,Microsoft等知名科技公司均在 Kaggle上面舉辦過數據挖掘比賽。2017年3月,Kaggle被 Google CloudNext收購。

  本屆“人類蛋白質圖像圖譜分類大賽”競賽共有2172支全球隊伍,2717名全球算法工程師和大學研究人員參與。共提交比賽成績55213次。設置獎項37000美元。其贊助方KTH瑞典皇家理工學院(英文:KTH Royal Institute of Technology,瑞典文:Kungliga tekniska h?gskolan)是位于瑞典首都斯德哥爾摩的歐洲頂尖學府,世界百強名校之一。另外比賽有效的結合了全球最大的人類蛋白質數據集網站提供的HPA高達10T的高清人類蛋白質圖譜。

  本次競賽昂鈦客參賽的3支隊伍名稱為“[angtk.ai]冬20191”“AngTK&SAIL”“昂_星辰”。其中”[angtk.ai]冬20191”隊伍由王蘇宏帶領,使用renext50深度學習模型完成了0.52101的成績,在2172支隊中排名107名.其他兩只隊伍分別由董小明、游傳坤帶領協同鐘喬恒、郭鈺、馬曙徽等9人完成比賽。

  此次Kaggle“人類蛋白質圖像深度學習分類大賽”,3支隊伍共使用6種模型,在78G的數據集下進行了總共時長達到380小時的訓練,提交170多次。使用深度模型分別為resnet34、xception、nasnet、renext50等。在圖像的通道處理、圖像預測的閾值處理方面都進行了大量的試驗,并且取得了很有效的提高。

Kaggle人類蛋白質圖像深度學習分類大賽,昂鈦客

  Kaggle人類蛋白質圖譜分類大賽1銀3銅




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