북극 해빙예측 AI 경진대회

daily_train.csv : 학습용 일별 해빙 농도 데이터 정보

• date : 해빙 농도 관측일
• file_nm : 데이터 파일명

daily_train : 일별 해빙 농도 데이터

* 각 파일(*.npy)은 해빙 농도(0~250), 북극점(위성 관측 불가 영역), 해안선 마스크, 육지 마스크, 결측값 5개의 채널로 구성

weekly_train.csv : 학습용 주별 해빙 농도 데이터 정보

• weekly_start : 주별 해빙농도의 해당주 시작일
• week_file_nm : 데이터 파일명
• data_list : 주별 해빙 농도에 사용된 일별 해빙 농도 데이터

weekly_train : 주별 해빙 농도 데이터 / 월~일 일별 해빙농도의 평균

* 각 파일(*.npy)은 해빙 농도(0~250), 북극점(위성 관측 불가 영역), 해안선 마스크, 육지 마스크, 결측값 5개의 채널로 구성

public_daily_test.csv : public 기간 추론시 사용 가능한 일별 데이터 정보

• date : 해빙 농도 관측일
• file_nm : 데이터 파일명

public_weekly_test.csv : public 기간 추론시 사용 가능한 주별 데이터 정보

• weekly_start : 주별 해빙농도의 시작일
• week_file_nm : 데이터 파일명
• data_list : 주별 해빙 농도에 사용된 일별 해빙 농도 데이터

private_daily_test.csv : private 기간 추론시 사용 가능한 일별 데이터 정보

• date : 해빙 농도 관측일
• file_nm : 데이터 파일명

private_weekly_test.csv : private 기간 추론시 사용 가능한 주별 데이터 정보

• weekly_start : 주별 해빙농도의 시작일
• week_file_nm : 데이터 파일명
• data_list : 주별 해빙 농도에 사용된 일별 해빙 농도 데이터

sample_submission.csv : 정답제출 파일

* week_start 컬럼부터 시작하는 주별의 북극 해빙 농도를 예측 후 2차원 배열(448x 304)을 1차원 배열(136,192)로 변환하여 제출

* 각 파일(*.npy)에 예측 이미지의 픽셀 값을 136,192개의 열에 입력

* F1 Score는 정답 해빙농도 5%~50% 사이 픽셀만 이용하여 계산

※ 2차 데이터 배포일 : 2021년 6월 23일 12:00