DataHack Datathon, 3rd Edition

التحدي

ضمّت DataHack 3.0 سبعة تحديات تجري في وقت واحد، ويُحسب الترتيب العام للفرق من مجموع نتائجها فيها. من بينها تحدي Pharma-Semantic، ويقوم على كتابة تنبيه سريري عن تفاعل دواءين انطلاقًا من خصائصهما البيولوجية فقط، مع إخفاء اسميهما، وتحدي Well Log Reconstruction، ويقوم على التنبؤ بالقياسات الناقصة في سجلات آبار النفط.

مساهمتي

تولّيتُ بناء حلّ الفريق في هذين التحديين. في الأول، كنتُ أسترجع لكل زوج من الأدوية أقرب الحالات إليه في بيانات التدريب، وأصوغ التنبيه انطلاقًا منها، ثم أتحقق من المعنى بنموذج BioBERT. وفي الثاني، درّبتُ نموذجين مختلفين: شبكة TCN تقرأ سجل كل بئر كسلسلة زمنية، ونموذج LightGBM يعتمد على القياسات المجاورة، ثم دمجتُ تنبؤاتهما بأوزان ضبطتُها لكل قياس على حدة باستخدام تنبؤات out-of-fold. وكان هذا الدمج هو ما قفز بنا في الترتيب.

النتيجة

حصلنا على المرتبة الثانية في Pharma-Semantic والثالثة في Well Log Reconstruction، وتصدّر فريقنا Hybr1ds الترتيب العام.