Welcome to Gonito.net!

Gonito (pronounced ɡɔ̃ˈɲitɔ) is a open git-based platform for machine learning competitions.

What's so special about Gonito:
  • free & open-source (GPL), you can use it your own, in your company, at your university, etc. (git repo: git://gonito.net/gonito),
  • git-based (challenges and solutions are submitted only with git),
  • geval — a companion stand-alone tool for evaluation (git://gonito.net/geval),
  • special features for organizing classes in machine learning.

Challenges

Develop Natural Language Understanding models that are robust to speech recognition errors. [Exact Match Accuracy]

Deadline: 2023-06-22 12:01:00 UTC

Retrieve a caption for a picture from a historical newspaper. [MAP]

Deadline: 2099-06-15 12:01:00 UTC

Pierwsza kolumna zbioru in.tsv zawiera początek dialogu pewnej lektury. Dialogi mogą być być prowadzone przez dowolną ilość osób i nie zawierają innych adnotacji niż sama wypowiedź (np. komentarzy narratora). Poszczególne wypowiedzi w początku dialogu oddzielone są separatorem [SEP]. Każda kolejna kolumna to propozycja kontynuacji dialogu. Kontynuacja dialogu może pochodzić z tej samej lub innej lektury. Istnieje tylko jedna taka poprawna kontynuacja dialogu- ta, która faktycznie występuje w książce. Zadaniem jest zwrócić poprawną kontynuację dialogu. [MAP]

Deadline: 2022-05-23 16:00:01.819979 UTC

W latach 1980-2020 prowadzono pomiary opadów deszczu. Jednostką jest miesięczna suma opadów w milimetrach. Lista stacji pogodowych znajduje się w pliku dataset_splits.tsv. Stacje pogodowe podzielone są na 3 zbiory: train, dev-0, test-A. [RMSE]

Deadline: 2022-05-23 16:00:01.819979 UTC

Guess publication location for a piece of text [Haversine]
Guess a word in a gap. [PerplexityHashed]
Guess the time when an excerpt was published [RMSE]
challenging-america diachronic
Translate from Polish to English. [BLEU]
The aim of this task is to provide a substrings of requested document representing clauses analogous (semantically and formally equivalent) to provided examples from other documents. [Soft-F1.0]
Guess the publication year of a Polish text. [RMSE]
Give the probability that a text in Polish was written by a man. [Likelihood]

… and many more!