AI프렌즈 공공 데이터 활용 전력수요 및 SMP 예측 AI 경진대회

안녕하세요 데이콘입니다.

2020.05.08 19:50 기준으로 모델 조건이 변경 되었으니, 확인 부탁드립니다.

감사합니다.

데이콘 드림.

변경 전:

1) 예측 모델은 input 값으로 고유 기상 속성을 최소 1개 이상, 최대 5개 이하로 가져가야 함. 

(SMP, 전력수급실적은 개수 제한 받지 않음)

2) 같은 기상 속성의 lag 변수는 중복 허용.

ex. t-1시점의 기온과 t-2시점의 기온을 사용하는 것은 속성 1개로 취급

3) 지역별 속성 중복 허용.

ex. A지점의 기온와 B지점의 기온를 사용하는 것은 속성 1개로 취급

4) 공개된 기상 속성 여러개를 조합하여 1개의 속성을 만들면, 1개의 속성으로 취급

ex. 기온와 상대습도를 조합하여 불쾌지수 생성 시, 불쾌지수는 속성 1개로 취급

5) 해당 기상 속성을 사용한 이유를 예비 수상자 코드 제출 시 논리 정연하게 정리하여 제출

6) 그 외 기타 속성 (휴무일 여부, 관광객 수, 등등)은 제한 없이 자유롭게 사용 가능

변경 후:

1) 예측 모델은 input 값으로 지점(area) 최소 1개 ~ 최대 5개를 사용해야 하며, 핵심 기상 속성은 지점별 최대 7개를 사용하여야 함.

(핵심 기상 속성: weather.csv에서 제공 되는 기상 속성)

2) 같은 기상 속성의 lag 변수는 중복 허용.

ex. t-1시점의 기온과 t-2시점의 기온을 사용하는 것은 속성 1개로 취급

3) 핵심 기상 속성 (지점별 최대 7개)을 선택 후, 해당 속성들로 부터 파생된 기상 속성은 개수 제한 없음.

4) 해당 파생 기상 속성을 사용한 이유 및 활용에 대해서 예비 수상자 코드 제출 시 명확히 제시되어야 함.

5) 그 외 기타 속성 (SMP, 전력수급실적, 휴무일 여부, 관광객 수, 등등)은 개수 제한 없음.