10 мая были подведены итоги датаринга по распознаванию марки и модели автомашины на изображении. Участникам датаринга было предложено автоматизировать процесс заполнения объявления о продаже автомобиля. Каждый участник должен был разработать алгоритм, который может по одной фотографии автомобиля определить его марку и модель. Обучающая выборка, предоставленная участникам для настройки алгоритмов, состояла из 300 000 фотографий, на каждой из которых был изображен автомобиль, и проставлен его класс; тестовая выборка содержала 92 000 изображений, по котором строился предварительный рейтинг участников на протяжении всего конкурса и контрольная выборка содержала 200 000 изображений, по которым производилась финальная оценка алгоритмов участников.

Всего в конкурсе приняло участие более 100 специалистов по анализу данных, на решение задачи отводился один месяц. В соответствии с финальным рейтингом, лучших результатов добились Евгений Нижибицкий, аспирант МГУ, data scientist в Rambler&Co (1 место) и Дмитрий Ульянов (2 место). Качество работы алгоритмов распознавания оценивалось как доля верно соотнесенных к своему классу изображений