TigerGraph百万美元图技术挑战赛入围作品突破 Graph + AI 技术界限
百万美元图技术挑战赛,于 2 月启动,旨在全球寻找利用图技术结合机器学习和人工智能来解决现实世界问题的创新方式。比赛吸引了来自 100 多个国家的 1,500 多名参赛者。经过对近 150 份提交的作品初步筛查后,评委将范围缩小到最具创新性和改变世界的解决方案。参与者代表了广泛的背景,包括数据科学家、各类开发人员、产品经理、设计师、数据工程师、机器学习工程师和学生。
百万美元图技术挑战赛,于 2 月启动,旨在全球寻找利用图技术结合机器学习和人工智能来解决现实世界问题的创新方式。比赛吸引了来自 100 多个国家的 1,500 多名参赛者。经过对近 150 份提交的作品初步筛查后,评委将范围缩小到最具创新性和改变世界的解决方案。参与者代表了广泛的背景,包括数据科学家、各类开发人员、产品经理、设计师、数据工程师、机器学习工程师和学生。
Anna Veronika Dorogus
Machine Learning Expert
Anna Veronika Dorogush graduated from Lomonosov Moscow State University and Yandex School of Data Analysis. She used to work at ABBYY, Yandex, Microsoft and Google on Machine Learning infrastructure and Machine Learning frameworks. In 2017 she published the open-source library CatBoost, which is now one of top-3 most popular Gradient Boosting libraries, and the top 7-th most used Machine Learning framework in the world according to Kaggle 2021 review.