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유전체 염기서열에서 획득한 유전체 변이 정보인 Single Nucleotide Polymorphism 정보는 특정 개체 및 특정 품종에 따라 다른 변이 양상을 나타낼 수 있기 때문에 동일개체를 확인하거나,
동일 품종을 구분하는데 활용이 가능합니다. 따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 SNP 정보를 이용하여 A, B, C 품종을 분류하는 최고의 품종구분 정확도를 획득하는 것이 목표입니다.
농축수산 현장에서는 유전체 변이정보를 이용해서 품종을 구분하는 연구를 통해 품종의 다양성 혹은 품종 부정유통을 방지하기 위해 많이 활용하게 됩니다.
개체와 SNP 정보를 이용하여 품종 분류 AI 모델 개발
시장에서 세 품종이 동시에 유통될 때, 각 품종의 고유한 생산품목(우유 및 식육)의 가치 및 가격 산정에 부정유통이 차단되기 위해 현장에서 사용 할 수 있는 AI 모델이 필요합니다.
즉, 많은 SNP 정보를 통해 분류하는 것보다, 보다 더 적은 SNP 정보로 높은 분류 성능을 내는 것이 중요합니다.
따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 사전에 구성된 15개의 SNP 정보를 바탕으로 품종 분류 모델을 개발해야 합니다.
대회 시작
팀 병합 마감
대회 종료
코드 및 PPT 제출 마감
코드 검증
최종 수상자 발표
유전체 염기서열에서 획득한 유전체 변이 정보인 Single Nucleotide Polymorphism 정보는 특정 개체 및 특정 품종에 따라 다른 변이 양상을 나타낼 수 있기 때문에 동일개체를 확인하거나,
동일 품종을 구분하는데 활용이 가능합니다. 따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 SNP 정보를 이용하여 A, B, C 품종을 분류하는 최고의 품종구분 정확도를 획득하는 것이 목표입니다.
농축수산 현장에서는 유전체 변이정보를 이용해서 품종을 구분하는 연구를 통해 품종의 다양성 혹은 품종 부정유통을 방지하기 위해 많이 활용하게 됩니다.
개체와 SNP 정보를 이용하여 품종 분류 AI 모델 개발
시장에서 세 품종이 동시에 유통될 때, 각 품종의 고유한 생산품목(우유 및 식육)의 가치 및 가격 산정에 부정유통이 차단되기 위해 현장에서 사용 할 수 있는 AI 모델이 필요합니다.
즉, 많은 SNP 정보를 통해 분류하는 것보다, 보다 더 적은 SNP 정보로 높은 분류 성능을 내는 것이 중요합니다.
따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 사전에 구성된 15개의 SNP 정보를 바탕으로 품종 분류 모델을 개발해야 합니다.
12.12
대회 시작01.09
팀 병합 마감01.16
대회 종료01.20
코드 및 PPT 제출 마감01.27
코드 검증01.30
최종 수상자 발표