Der erste Platz (Preisgeld: 1.200 Euro) ging an das Team A. Merćep, R. Vaser und S. Begusic, Computer Science Studenten aus Zagreb. Für das vorliegende Problem haben sie nicht nur ein einzelnes Modell verwendet, sondern eine große Anzahl von prädiktiven Modellen kombiniert, die mit leistungsstarken grafischen Verarbeitungseinheiten (GPUs) trainiert wurden. Da reale Daten immer fehlende Einträge und unbekannte Werte enthalten, haben wir manuell einige zusätzliche Regeln definiert, die die Eigenschaften des Prozesses zur Erzeugung von Abgasen in Fahrzeugen widerspiegeln.
Den zweiten (800 Euro) und dritten (500 Euro) Platz belegten M. Kampelmühler beziehungsweise S. Müller aus Graz, die mit ihren statistischen- und Machine-Learning-Ansätzen nur knapp schlechtere Ergebnisse erzielten.
An unserer Data Science Challenge nahmen dieses Jahr 50 Personen teil, was einer Steigerung von 25 Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Die Teilnehmer setzten eine Vielzahl von verschiedenen Methoden ein, um die NOx-Emissionen von Fahrzeugen, respektive Verbrennungsmotoren, vorherzusagen. Ähnlich wie 2017 haben die meisten Teilnehmer ihren Wohnsitz in Österreich. Da jedoch ein Drittel unserer Teilnehmer aus dem Ausland kommt, erkennen wir eine wachsende internationale Gemeinschaft, die sich für unseren kleinen Wettbewerb interessiert.
Der Datensatz des Wettbewerbes und die Auswertungen der Ergebnisse stehen nun für die Allgemeinheit zum Download bereit. Sollten Sie in der Lage sein, die Messlatte eines mittleren absoluten Fehlers von 36,85 für den Validierungsdatensatz zu übertreffen, würden wir uns freuen, wenn Sie sich per E-Mail mit Ihrem Ergebnis an bdl@know-center.at wenden. Für außergewöhnliche Ergebnisse stellen wir Ihnen ein Goodie zur Verfügung!
Wir freuen uns auf unsere nächste Data Science Challenge, die hoffentlich mehr von allem enthalten wird: mehr Belohnungen, mehr Teilnehmer und noch komplexere zu lösende Probleme!