ML in Mineral Discovery Competition (NRCan) - French
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ML in Mineral Discovery Competition (NRCan) - French

Commence : 23 avril, 13h, heure de l’est [View this page in English] The effort to make this page accessible in French was led Duncan Anderson.
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CompĂ©tition de 4 semaines | 4000$ en prix | Prix garantis pour tous ceux qui atteignent l’objectif minimal | Rencontres hebdomadaires avec conseillers et collĂšgues pour apprendre si vous ĂȘtes relativement nouveaux au domaine!
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Ce projet vise Ă  cibler plus prĂ©cisĂ©ment les lieux d’exploration de mĂ©taux d’importance Ă  travers le Canada, les États-Unis et l’Australie.
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Des connaissances générales sur les algorithmes ML sont requises pour cette compétition, mais des connaissances sur la recherche de minéraux sont facultatives. (Le langage recommandé pour la soumission est Python)
Made possible by the Digital Accelerator at NRCan.
 

Conseillers


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~ Mohammad Parsa | Conseiller Technique Post Doc Fellow dans l’exploration minĂ©rale guidĂ©e avec intelligence artificielle
 
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~ Christopher Lawley | Conseiller Domaine
MĂ©tallogĂ©niste d’or pour la comission gĂ©ologique du Cananda
 
 

Survol


  • Le but de cette compĂ©tition est d’exploiter les bases de donnĂ©es publiques disponibles afin de dĂ©velopper des modĂšles prĂ©dictifs pour des dĂ©pĂŽts de type Mississipi Valley (MVT) et des dĂ©pĂŽts Ă  dominance clastique (CD) Zn-Pb.
  • Cette compĂ©tition dĂ©butera par une introduction aux conseilleurs et aux collĂšgues potentiels.
  • Les conseillers partageront des ressources et connaissances afin de mettre Ă  jour les participants sur les informations techniques et en relation au domaine nĂ©cessaires afin de commencer Ă  travailler sur le problĂšme.
  • Les participants doivent utiliser leur crĂ©ativitĂ© pour bĂątir sur ces bases lors de cette compĂ©tition de quatre semaines
  • Il y aura des rencontres hebdomaires de une heure avec les conseillers afin d’aider Ă  pallier Ă  certaines difficultĂ©s
  • En dehors des rencontres, le temps recommandĂ© Ă  invertir sur la compĂ©tition est entre 5 Ă  15 heures tout dĂ©pendant de votre expĂ©rience antĂ©rieure
 
 
Heure pour les rencontres hebdomadaires : 13h-14h heure de l’est les samedis (DĂ©butant le 23 avril)
ChaĂźne Slack : click here to join (Gentle nudge to join & shoot an intro!)
 
 

Objectif minimal + Distribution des prix


Objectif minimal :
  • ModĂšles prĂ©dictifs avec valeurs AUC > 0.9 atteignent l’objectif minimal
  • Plus grandes sont les valeurs AUC, plus robustes seront les modĂšles prĂ©dictifs
  • Ne vous inquiĂštez pas si vous n’avez aucune idĂ©e ce que sont les ‘’valeurs AUC’’ - les conseillers pourront vous aider
Distribution des prix :
  1. 1800$ pour les soumissions de modĂšles les plus performants
  1. 1200$ pour la soumission d’analyse de donnĂ©e la plus innovative
  1. 1000$ seront distribuĂ©s Ă  travers toutes les autres Ă©quipes qui auront atteint l’objectif minimal (AUC > 0.9)
 
 
 

Logistique


  • Vous pouvez compĂ©titionner seuls ou dans une Ă©quipe de jusqu’à 4 personnes. (Les Ă©quipes les plus performantes sont de 2/3 personnes)
  • Vous ĂȘtres les bienvenue de commencer seuls, et ensuite vous former une Ă©quipe Ă  mi-chemin
  • Ou vous pouvez vous y prendre pour affronter le problĂšme en tant qu’équipe dĂšs le jour 1
  • Sentez vous les bienvenus de rejoindre la chaĂźne Slack et de vous introduire afin de commencer Ă  trouver une Ă©quipe
  • Trouvez les dĂ©tail prĂ©cis de la compĂ©tition ici (base de donnĂ©es / tentatives antĂ©rieures, etc.) icihere.
 
 
 

Chronologie présumée

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Étapes majeures
Expected time to finish
1
Se familiariser avec le domaine
Une semaine
2
Exploration des données et nettoyage
Une semaine
3
Faire un modĂšle de base
Une semaine
4
Optimiser le modĂšle
Une semaine
 
 

Pourquoi participer - au delà de toutes les autres raisons géniales


Nous accueillons une des communautĂ©s les plus diverses d’apprentissage automatique (machine learning) dans le monde. Lors de cette compĂ©tition :
  • Vous aurez une immersion dans une communautĂ© nouvelle et en ressortirez avec de nouveaux amis
  • Tous les participants qui atteignent l’objectif minimal recevront un cadeau
  • Vous aurez la chance d’apprendre les bases de la cartographie prospective des minĂ©raux aidĂ©e par l’apprentissage automatique (machine learning)
 
 

Commandité par nos amis :


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The button below will take you to our coordination Slack channel. Just jump in, introduce yourself, and say you wanna join! Someone will likely guide you on how to catch-up. ^_^
 
 
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