북극 해빙예측 AI 경진대회

시계열 | 비전 | 극지연구소 | 북극 | 해빙 | MAE/F1

  • moneyIcon 상금 : 600만원
  • 542명 마감

1. 평가

  • 추론시 사용 데이터는 최근 6개월 데이터로 제한, 자세한 사항은 데이터 탭 참고
  • 심사 기준: MAE / F1 (리더보드 - 점수1 : MAE/F1, 점수2 : MAE, 점수3 : F1)

※ F1 Threshold - 해빙 농도 15% (37.5)

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

  • Public Score : 2020년 7월 6일 ~ 2020년 9월 27일(12주) 주별 해빙 농도
  • Private Score : 2021년 7월 5일 ~ 2021년 9월 26일(12주) 주별 해빙 농도

주별 해빙농도는 해당 주의 일별 해당 농도의 평균

  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 함. (최대 2개 선택 가능)

※ 주의 : 제출시 Public 점수가 가장 높은 파일로 선택 변경됨.

  • 대회 직후 공개되는 Private Score 랭킹은 최종 순위가 아니며, 코드 검증 후 최종 수상자가 결정됨


산식 코드

import numpy as np

def mae_score(true, pred):
    score = np.mean(np.abs(true - pred))
    
    return score

def f1_score(true, pred):
    target = np.where((true>250 * 0.05)&(true<250 * 0.5))
    
    true = true[target]
    pred = pred[target]
    true = np.where(true < 250 * 0.15, 0, 1)
    pred = np.where(pred < 250 * 0.15, 0, 1)
    
    right = np.sum(true * pred == 1)
    precision = right / np.sum(pred + 1e-8)
    recall = right / np.sum(true + 1e-8)
    score = 2 * precision * recall/(precision + recall + 1e-8)
    
    return score
    
def mae_over_f1(true, pred):
    mae = mae_score(true, pred)
    f1 = f1_score(true, pred)
    score = mae/(f1 + 1e-8)
    
    return score



2. 개인 또는 팀 참여 규칙

  • 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
  • 단체 혹은 기관 참여시 별도의 절차가 필요합니다. (More > 공지사항> 게시글 확인)
  • 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능
  • 팀 구성 방법: 팀 페이지(https://www.dacon.io/competitions/official/235731/team/)에서 팀 구성 안내 확인
  • 팀 최대 인원: 5 명

                   * 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가.


 

3. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

  • 외부데이터 및 사전학습 모델 사용 불가
  • 대회 진행 중 외부 데이터 사용이 의심되는 경우 코드 제출 요청을 할 수 있으며 요청 2일 이내 코드 미제출 혹은 외부 데이터 사용이 확인되었을 경우 리더보드 기록 삭제



4.최종평가

  • Private 순위 상위 5팀 dacon@dacon.io로 코드, 모델 및 코드 설명 ppt 제출 기간에 맞춰 제출
  • 코드 및 리더보드 점수 복원 평가 진행 후 최종 수상팀 결정
  • 리더보드 복원 점수는 Private 순위가 변동하지 않는 수준까지 허용



5. 유의 사항

  • 1일 최대 제출 횟수: 3회
  • 사용 가능 언어: Python, R
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 함
  • 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됨
  • 데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다. https://dacon.io/notice/notice/13



6. 대회문의

  • 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
  • 데이콘 답변을 희망하는 경우 [대회문의] 페이지에 질문을 올려 주시기 바랍니다.


대회 주요 일정

  1. 05.10

    대회 시작

  2. 06.23

    팀 병합 마감

  3. 06.30

    제출 종료

  4. 07.01

    Private 평가 시작

  5. 09.30

    Private 평가 종료

  1. 10.06

    코드 및 PPT 제출 마감

  2. 10.14

    최종 순위 발표

1. 평가

  • 추론시 사용 데이터는 최근 6개월 데이터로 제한, 자세한 사항은 데이터 탭 참고
  • 심사 기준: MAE / F1 (리더보드 - 점수1 : MAE/F1, 점수2 : MAE, 점수3 : F1)

※ F1 Threshold - 해빙 농도 15% (37.5)

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

  • Public Score : 2020년 7월 6일 ~ 2020년 9월 27일(12주) 주별 해빙 농도
  • Private Score : 2021년 7월 5일 ~ 2021년 9월 26일(12주) 주별 해빙 농도

주별 해빙농도는 해당 주의 일별 해당 농도의 평균

  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 함. (최대 2개 선택 가능)

※ 주의 : 제출시 Public 점수가 가장 높은 파일로 선택 변경됨.

  • 대회 직후 공개되는 Private Score 랭킹은 최종 순위가 아니며, 코드 검증 후 최종 수상자가 결정됨


산식 코드

import numpy as np

def mae_score(true, pred):
    score = np.mean(np.abs(true - pred))
    
    return score

def f1_score(true, pred):
    target = np.where((true>250 * 0.05)&(true<250 * 0.5))
    
    true = true[target]
    pred = pred[target]
    true = np.where(true < 250 * 0.15, 0, 1)
    pred = np.where(pred < 250 * 0.15, 0, 1)
    
    right = np.sum(true * pred == 1)
    precision = right / np.sum(pred + 1e-8)
    recall = right / np.sum(true + 1e-8)
    score = 2 * precision * recall/(precision + recall + 1e-8)
    
    return score
    
def mae_over_f1(true, pred):
    mae = mae_score(true, pred)
    f1 = f1_score(true, pred)
    score = mae/(f1 + 1e-8)
    
    return score



2. 개인 또는 팀 참여 규칙

  • 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
  • 단체 혹은 기관 참여시 별도의 절차가 필요합니다. (More > 공지사항> 게시글 확인)
  • 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능
  • 팀 구성 방법: 팀 페이지(https://www.dacon.io/competitions/official/235731/team/)에서 팀 구성 안내 확인
  • 팀 최대 인원: 5 명

                   * 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가.


 

3. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

  • 외부데이터 및 사전학습 모델 사용 불가
  • 대회 진행 중 외부 데이터 사용이 의심되는 경우 코드 제출 요청을 할 수 있으며 요청 2일 이내 코드 미제출 혹은 외부 데이터 사용이 확인되었을 경우 리더보드 기록 삭제



4.최종평가

  • Private 순위 상위 5팀 dacon@dacon.io로 코드, 모델 및 코드 설명 ppt 제출 기간에 맞춰 제출
  • 코드 및 리더보드 점수 복원 평가 진행 후 최종 수상팀 결정
  • 리더보드 복원 점수는 Private 순위가 변동하지 않는 수준까지 허용



5. 유의 사항

  • 1일 최대 제출 횟수: 3회
  • 사용 가능 언어: Python, R
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 함
  • 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됨
  • 데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다. https://dacon.io/notice/notice/13



6. 대회문의

  • 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
  • 데이콘 답변을 희망하는 경우 [대회문의] 페이지에 질문을 올려 주시기 바랍니다.


대회 주요 일정

  1. 05.10

    대회 시작
  2. 06.23

    팀 병합 마감
  3. 06.30

    제출 종료
  4. 07.01

    Private 평가 시작
  5. 09.30

    Private 평가 종료
  6. 10.06

    코드 및 PPT 제출 마감
  7. 10.14

    최종 순위 발표