Решение кейса «Подбор локаций для размещения рекламы» команды «ыыы»

Цифровой прорыв, 2024, СКФО

Описание

• Сфера НТИ: None
• Бизнес-задача: Создание инструмента для прогнозирования охвата наружной рекламы в городе Москва
• Результат работы: модель предсказания охвата целевой аудитории рекламной кампании, сайт для определения охвата и поиска оптимального расположения баннеров

Запуск решения

В папке frontend python app.py. Зависимости указаны в requirements.txt. Также можно использовать docker-compose

Этапы работы

1. Анализ предоставленных данных.
2. Обучение нескольких моделей поверх предобработыннх данный бейзлайна.
3. Работа с OpenStreetMap, разработка деления города по административным районам.
4. Обучение модели Denoising Transformer Autoencoder + Catboost на данных OSM.
5. Добавление статистических данных и информации о точках интереса из OSM.
6. Обучение последней модели на новых данных.
7. Разработка веб-интерфейса и алгоритма оптимизации.

Пайплайн обработки данных

1. Преобразуем и чистим входные данные.
2. Соединение статистическиз данных о населении каждого района Москвы со входными данными.
3. Загрузка данных о точках интереса вокруг точек конфигурации и добавление этих данных в датасет.

Пайплайн обработки данных: https://github.com/Ramil2911/aihacks_2024_media/blob/master/experiments/to_submit.ipynb

Веса DAE: https://disk.yandex.ru/d/igIGG0KqfKbAUA Презентация: https://disk.yandex.ru/d/OwH6o5wTaRAwxQ

Команда «ыыы»

• Рамиль Габдрахманов | Капитан команды | ML
• Илья Емельянов | ML/DS Enginneer
• Айнур Исмагилов | ML/DS Engineer

Используемый стек и технологии