21 проект допущен до экспертного голосования на конкурсе цифровых решений АСИ

Из 51 решения, которые поступили от data-специалистов на втором этапе конкурса цифровых решений, Агентство стратегических инициатив (АСИ) допустило до голосования 21 проект, сообщила руководитель центра цифрового развития АСИ Вера Адаева по итогам заседания экспертного жюри конкурса, которое состоялось в Москве 13 августа.

Команды представили решения для 12 задач. «Так, например, команда Iskra two из Свердловской области разработала приложение для выявления профиля потенциального туриста и увеличения туристического потока в регион для задачи Челябинской области по анализу цифрового следа туриста. Приложение позволяет провести оценку объема потенциальной целевой аудитории и автоматически разбить ее на группы, в рамках которых потребители имеют схожие или аналогичные запросы. Сегментация на данный момент произведена по местоположению, полу, возрастным группам, семейному положению, наличию детей, интересам», - рассказала Вера Адаева.

Задачи, выбранные командами для решения на втором этапе конкурса:

• Рязанская область - Автоматическая классификация обращений граждан (до голосования допущено 5 решений из 13 представленных)
• Томская область - Зависимость успеваемости ребенка от дополнительного образования (1 из 1)
• Ростовская область - Анализ профиля бедности в регионе (2 из 2)
• Белгородская область - Классификатор цифрового контента учреждений культуры (1 из 1)
• Челябинская область - Анализ цифрового следа туриста (1 из 2)
• Томская область - Диагностика заболеваний (2 из 3)
• Томская область - Выявление субъектов благотворительности (1 из 1)
• Республика Саха-Якутия - Доступность медицинской помощи (1 из 2)
• Томская область - Оценка качества медицинских услуг (3 из 3)
• Астраханская область - Анализ фотографий сельскохозяйственных полей (2 из 4)
• Томская область - Анализ научной среды (1 из 1)
• Республика Саха-Якутия - Развитие электронных услуг (1 из 1)

«Неожиданный эффект конкурса – получение большого количества обращений со стороны вузов и школ data-аналитики с просьбой предоставления задач и доступа к данным для их использования в образовательных целях», – отметила Вера Адаева.

Некоторые задачи были отклонены по причине логических ошибок и ошибок реализации решения, отсутствия кода или его несоответствия с презентацией решения. Также были команды, которые обучали нейронную сеть на основе уроков в интернете на данных, которые представлены в задаче без попытки их анализа.

Наиболее популярным языком программирования оказался Python. Также команды использовали такие языки, как R, Scala, PHP, C#, SQL, JavaScript, Orange.

Экспертное жюри конкурса поделились своим опытом внедрения похожих задач.

«Мы знаем бизнес-процессы, необходимые для внедрения решения внутри органов власти и понимаем, что порой сложно выстроить коммуникацию между заказчиком и разработчиком. Многие заказчики сразу ожидают стопроцентный результат в виде сервиса, который заменит человека. На данном этапе это довольно сложно сделать, потому что модель необходимо постоянно дообучать и учитывать огромное количество отраслевых тонкостей», – сказала Анна Шаряфетдинова, сотрудник Департамента информационных технологий Москвы.

По мнению директора департамента Big Data ПАО «МТС» Леонида Ткаченко, в процессе создания готового продукта происходит моделирование решения с заказчиком.