ML in Mineral Discovery Competition (NRCan) - French

Conseillers

~ Mohammad Parsa | Conseiller Technique Post Doc Fellow dans l’exploration minérale guidée avec intelligence artificielle

 

~ Christopher Lawley | Conseiller Domaine

Métallogéniste d’or pour la comission géologique du Cananda

Survol

• Le but de cette compétition est d’exploiter les bases de données publiques disponibles afin de développer des modèles prédictifs pour des dépôts de type Mississipi Valley (MVT) et des dépôts à dominance clastique (CD) Zn-Pb.

• Cette compétition débutera par une introduction aux conseilleurs et aux collègues potentiels.

• Les conseillers partageront des ressources et connaissances afin de mettre à jour les participants sur les informations techniques et en relation au domaine nécessaires afin de commencer à travailler sur le problème.

• Les participants doivent utiliser leur créativité pour bâtir sur ces bases lors de cette compétition de quatre semaines

• Il y aura des rencontres hebdomaires de une heure avec les conseillers afin d’aider à pallier à certaines difficultés

• En dehors des rencontres, le temps recommandé à invertir sur la compétition est entre 5 à 15 heures tout dépendant de votre expérience antérieure

Objectif minimal + Distribution des prix

• Modèles prédictifs avec valeurs AUC > 0.9 atteignent l’objectif minimal

• Plus grandes sont les valeurs AUC, plus robustes seront les modèles prédictifs

• Ne vous inquiètez pas si vous n’avez aucune idée ce que sont les ‘’valeurs AUC’’ - les conseillers pourront vous aider

1. 1800$ pour les soumissions de modèles les plus performants

2. 1200$ pour la soumission d’analyse de donnée la plus innovative

3. 1000$ seront distribués à travers toutes les autres équipes qui auront atteint l’objectif minimal (AUC > 0.9)

Logistique

• Vous pouvez compétitionner seuls ou dans une équipe de jusqu’à 4 personnes. (Les équipes les plus performantes sont de 2/3 personnes)

• Vous êtres les bienvenue de commencer seuls, et ensuite vous former une équipe à mi-chemin

• Ou vous pouvez vous y prendre pour affronter le problème en tant qu’équipe dès le jour 1

• Sentez vous les bienvenus de rejoindre la chaîne Slack et de vous introduire afin de commencer à trouver une équipe

• Trouvez les détail précis de la compétition ici (base de données / tentatives antérieures, etc.) icihere.

Chronologie présumée

Pourquoi participer - au delà de toutes les autres raisons géniales

• Vous aurez une immersion dans une communauté 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 minéraux aidée par l’apprentissage automatique (machine learning)

Commandité par nos amis :