커뮤니티 대회 교육

2022 AI 대학원 챌린지

LG | 채용 | B-cell | Epitope | Classification | macro-f1

  • moneyIcon 상금 : 총 2,500만원
  • 255명 마감

1. 제출 횟수 및 팀 최대 인원

  • 1일 최대 제출 횟수 : 3회
  • 팀 최대 인원 : 5명


2. 리더보드

  • 평가산식 : Macro-F1
  • Public score : 전체 테스트 데이터 중 30%
  • Private score : 전체 테스트 데이터 중 70%
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점(Private score)되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일 2개를 선택해야 함

(최종 파일 미 선택시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택되므로 주의)


3. 평가 방식

  • 1차 평가 : 리더보드 Private Score
  • 2차 평가 : Private Score 상위 10팀(코드 검증을 통과한) 온라인 평가
  • 단체상 평가 기준: 참가팀 수 (70%) + 대학별 평균 점수 (30%) : 대회 기간 중 변경될 수 있습니다.
  • 최종 수상 5팀 선정
  • 2차 평가 기준

  • 코드 평가
  1. 다음 조건을 만족하며 제출한 코드로 Private Score 복원 가능하며 2차 평가 상위 5팀에게 상금 수여
  2. 대회 종료 후 평가 희망자는 코드 공유 게시판에 코드 게시 및 코드와 설명자료를 dacon@dacon.io로 제출
  3. 코드에 '/data' 데이터 입/출력 경로 포함
  4. 코드 파일 확장자 :.R, .rmd, .py, .ipynb
  5. 코드 제출 유의사항
  6. 코드 인코딩 UTF-8
  7. 개발환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재
  8. 학습이 완료된 모델 제출
  9. 전체 실행 프로세스 및 코드 실행방법을 readme 파일로 정리해서 제출
  10. 코드에 대한 주석을 모두 달 필요는 없으나 실행 방법대로 실행 시 모든 코드가 오류없이 실행되어야 합니다.
  11. 설명자료 제출 유의사항
  12. 데이터 전처리 / 모델링에 대한 간략한 설명
  13. (사용했을 시) Pre-trained 모델 출처 명시 (정확한 검증을 위해 관련 논문 자료 필수 제출)
  • 코드 평가 제출 양식
  1. 아래 제출 양식(b, c)에 맞춰 입사 희망여부와 함께 메일에 첨부
  2. 코드(필수, Python 또는 R로 작성)
  3. 모델 생성 및 학습 코드
  4. 추론 코드
  5. 리더보드 점수 복원이 가능한 모델
  6. 개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재
  • 온라인 평가 발표 자료(필수)
  1. 2차 평가 기준에 맞춰 자유 양식으로 작성
  2. 각 팀원의 역할 명시
  3. 발표 시간 10분 분량으로 준비


4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

  • 외부 데이터 사용 불가
  • 법적 제약이 없으며 논문으로 공개된 사전 학습 모델(Pre-trained) 사용 허용
  • 단, Test Dataset이 포함된 사전 학습 모델 사용 금지
  • 테스트 데이터는 추론 과정에서만 사용 가능
  • Data Leakage가 의심 되는 경우 코드를 요청할 수 있음 (참고 : Data Leakage에 대한 개인적인 정리)


5. 개인 및 팀 병합 규정

  • 개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출탭에서 제출 가능
  • 팀 참가 방법 : 팀 탭에서 가능, 상세 내용은 팀 탭에서 팀 병합 정책 확인
  • 같은 대학원, 센터 소속으로만 팀 구성 가능
  • 하나의 대회는 하나의 팀으로만 등록 가능
  • 팀 병합 후 해체 및 개인 참가 불가
  • 팀의 수상 요건 충족시 팀의 대표가 수상


6. 유의 사항

  • 사용 가능 언어 : Python, R
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점받고 싶은 파일을 선택해야 함(최대 2개 선택 가능)
  • 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 2차 평가(온라인 대면 평가) 후 수상자가 결정 됨
  • 데이콘은 타팀과의 비공개 공유, 다중 계정 사용 등 부정행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한될 수 있음. (참고 : 부정 제출 및 치팅 행위에 관하여)


7. 대회 문의

  • 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
  • 데이콘 답변을 희망하는 경우 [토크] 페이지 대회 문의 게시글에 댓글을 올려 주시기 바랍니다.




대회 주요 일정

  1. 06.27

    데이터 샘플 공개

  2. 07.04

    대회 시작

  3. 07.26

    팀 병합 마감

  4. 07.29

    대회 종료

  5. 08.04

    코드 및 PPT 제출 마감

  1. 08.12

    온라인 평가

  2. 08.15

    최종 순위 발표

1. 제출 횟수 및 팀 최대 인원

  • 1일 최대 제출 횟수 : 3회
  • 팀 최대 인원 : 5명


2. 리더보드

  • 평가산식 : Macro-F1
  • Public score : 전체 테스트 데이터 중 30%
  • Private score : 전체 테스트 데이터 중 70%
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점(Private score)되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일 2개를 선택해야 함

(최종 파일 미 선택시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택되므로 주의)


3. 평가 방식

  • 1차 평가 : 리더보드 Private Score
  • 2차 평가 : Private Score 상위 10팀(코드 검증을 통과한) 온라인 평가
  • 단체상 평가 기준: 참가팀 수 (70%) + 대학별 평균 점수 (30%) : 대회 기간 중 변경될 수 있습니다.
  • 최종 수상 5팀 선정
  • 2차 평가 기준

  • 코드 평가
  1. 다음 조건을 만족하며 제출한 코드로 Private Score 복원 가능하며 2차 평가 상위 5팀에게 상금 수여
  2. 대회 종료 후 평가 희망자는 코드 공유 게시판에 코드 게시 및 코드와 설명자료를 dacon@dacon.io로 제출
  3. 코드에 '/data' 데이터 입/출력 경로 포함
  4. 코드 파일 확장자 :.R, .rmd, .py, .ipynb
  5. 코드 제출 유의사항
  6. 코드 인코딩 UTF-8
  7. 개발환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재
  8. 학습이 완료된 모델 제출
  9. 전체 실행 프로세스 및 코드 실행방법을 readme 파일로 정리해서 제출
  10. 코드에 대한 주석을 모두 달 필요는 없으나 실행 방법대로 실행 시 모든 코드가 오류없이 실행되어야 합니다.
  11. 설명자료 제출 유의사항
  12. 데이터 전처리 / 모델링에 대한 간략한 설명
  13. (사용했을 시) Pre-trained 모델 출처 명시 (정확한 검증을 위해 관련 논문 자료 필수 제출)
  • 코드 평가 제출 양식
  1. 아래 제출 양식(b, c)에 맞춰 입사 희망여부와 함께 메일에 첨부
  2. 코드(필수, Python 또는 R로 작성)
  3. 모델 생성 및 학습 코드
  4. 추론 코드
  5. 리더보드 점수 복원이 가능한 모델
  6. 개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재
  • 온라인 평가 발표 자료(필수)
  1. 2차 평가 기준에 맞춰 자유 양식으로 작성
  2. 각 팀원의 역할 명시
  3. 발표 시간 10분 분량으로 준비


4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

  • 외부 데이터 사용 불가
  • 법적 제약이 없으며 논문으로 공개된 사전 학습 모델(Pre-trained) 사용 허용
  • 단, Test Dataset이 포함된 사전 학습 모델 사용 금지
  • 테스트 데이터는 추론 과정에서만 사용 가능
  • Data Leakage가 의심 되는 경우 코드를 요청할 수 있음 (참고 : Data Leakage에 대한 개인적인 정리)


5. 개인 및 팀 병합 규정

  • 개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출탭에서 제출 가능
  • 팀 참가 방법 : 팀 탭에서 가능, 상세 내용은 팀 탭에서 팀 병합 정책 확인
  • 같은 대학원, 센터 소속으로만 팀 구성 가능
  • 하나의 대회는 하나의 팀으로만 등록 가능
  • 팀 병합 후 해체 및 개인 참가 불가
  • 팀의 수상 요건 충족시 팀의 대표가 수상


6. 유의 사항

  • 사용 가능 언어 : Python, R
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점받고 싶은 파일을 선택해야 함(최대 2개 선택 가능)
  • 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 2차 평가(온라인 대면 평가) 후 수상자가 결정 됨
  • 데이콘은 타팀과의 비공개 공유, 다중 계정 사용 등 부정행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한될 수 있음. (참고 : 부정 제출 및 치팅 행위에 관하여)


7. 대회 문의

  • 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
  • 데이콘 답변을 희망하는 경우 [토크] 페이지 대회 문의 게시글에 댓글을 올려 주시기 바랍니다.




대회 주요 일정

  1. 06.27

    데이터 샘플 공개
  2. 07.04

    대회 시작
  3. 07.26

    팀 병합 마감
  4. 07.29

    대회 종료
  5. 08.04

    코드 및 PPT 제출 마감
  6. 08.12

    온라인 평가
  7. 08.15

    최종 순위 발표