규칙

1. 평가

- 심사 기준: AUC(Area Under the ROC Curve)

* ROC Curve: False Positive Rate과 True Positive Rate을 각각 x, y 축으로 놓은 그래프

- 1차 평가(Public Score): 테스트 데이터 중 랜덤 샘플링 된 30%를 사용하여 채점, 1차 평가(Public Score)는 대회 기간 중 공개

- 2차 평가(Private Score): 나머지 70% 테스트 데이터를 사용하여 채점, 2차 평가(Private Score)는 대회 종료 직후 공개

- 예선 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점을 받고 싶은 파일을 선택해야 함

(최종 파일을 미선택 시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택됨)

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

2. 개인 또는 팀 참여 규칙

- 소프트웨어중심대학 선정대학의 소속 학생(휴학생 가능)으로서 개인 또는 팀을 이루어 참여 가능

- 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능

- 팀 참가 방법: 팀 페이지(https://www.dacon.io/competitions/official/235902/team/)에서 팀 참가 안내 확인

- 같은 대학교 소속 학생들끼리만 팀을 구성하여 참가 가능

- 1팀당 최대 인원: 5명(동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가)

3. 외부 데이터 및 사전 학습모델 사용

- 외부 데이터 사용 불가

- 사전 학습모델(pre-trained Model) 사용 불가

4.참가자 평가

- Private 순위 공개 후, 코드 제출 기간 내에 코드 공유 페이지에서 코드를 업로드해야 함

- 참가팀 중 1명이 아래 예시와 같은 형식의 제목으로 Private Score를 재현할 수 있는 코드를 코드 공유 게시판에 업로드해야 함

예시) [팀명]Private 1위, Public 점수 : 0.98, LGBM 모델

- 대회 참가자는 공개된 코드 평가

- 대회 참가자는 코드 오류, 외부 데이터 사용 등 코멘트를 댓글로 작성

5. 유의 사항

- 1일 최대 제출 횟수: 3회

- 사용 가능 언어: Python, R

- 모델 학습에서 검증 혹은 평가 데이터셋 활용(Data Leakage) 시 실격 철리 됨

- 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점을 받고 싶은 파일을 선택해야 함

- 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 본선진출자가 결정됨

- 소프트웨어중심대학 공동 AI 경진대회 추진위원회는 대회 참가팀의 부정 행위를 금지하고 있으며,

이와 관련하여 본 경기를 위탁 운영하는 데이콘의 다른 경진대회에서 부정 제출 이력이 있는 경우에는 평가가 제한됩니다.

- 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다. https://dacon.io/notice/notice/13

6. 토론(질문)

- 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않습니다.

- 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.

- 소프트웨어중심대학 공동 AI 경진대회 추진위원회의 답변을 희망하시는 경우에는

토크 게시판의 대회 문의 게시글에 댓글을 달아주시면 검토하여 답변을 드리겠습니다.