Data Fusion Contest 2026: объявлены победители соревнования по машинному обучению

ВТБ и ИТ-холдинг Т1 подвели итоги Data Fusion Contest 2026 — международного ежегодного соревнования по машинному обучению. В этом году конкурс с призовым фондом в 3 млн рублей проходил почти два месяца — с 9 февраля по 30 марта — и объединил 2,5 тысячи участника из 188 городов и 21 страны, сообщили Псковской Ленте Новостей в Т1. 

В рамках соревнования участники — специалисты по анализу данных, искусственному интеллекту и машинному обучению — решали три задачи: «Страж», «Киберполка» и «Герои». В совокупности было отправлено 17 471 решение. Наибольший интерес вызвала задача «Страж», собравшая 9 507 решений, за ней следует «Киберполка» (7 480 решений). Всего в соревновании приняли участие 1 066 команд: 574 — в задаче «Страж», 410 — в «Киберполке» и 82 — в «Героях».

Задача «Страж» была посвящена классификации неподтвержденных операций клиентов банка на основе исторических данных. Участники решали задачу бинарной классификации, оцениваемую по метрике PR-AUC. Победителем стал ИТ-специалист из Москвы.

В рамках «Киберполка» конкурсантам необходимо было построить модель multi-label классификации для 41 финансового продукта на основе обезличенных клиентских данных. Качество решений оценивалось по метрике Macro-Averaged ROC-AUC. Первое место занял студент НИУ ВШЭ из Москвы.

Особое внимание в этом году привлекла специальная номинация Companion, в рамках которой оценивались лучшие открытые решения. Задача «Герои» предполагала решение оптимизационной задачи маршрутизации с временными окнами (VRPTW), где специалистам нужно было составить наилучший план перемещений с учетом заданных ограничений. Как уточнили в Т1, большой интерес к задаче со стороны молодых участников подчеркивает их высокий уровень вовлеченности и подготовки, а также доступность современных инструментов анализа данных для начинающих специалистов.