※ '최고 점수'는 Private 리더보드에서 가장 낮은 Log Loss 점수, N은 1~5 사이의 비공개 조정 계수로 설정

1) 사전 학습 모델 사용 가능 범위
2025년 5월 19일 이전에 공식적으로 가중치가 공개되었으며, 상업적 이용이 허용된 오픈소스 라이선스 (예: MIT, Apache 2.0 등)로 배포된 사전 학습 모델만 사용 가능합니다. 해당 조건을 충족하지 않는 모델은 사용할 수 없습니다.
2) API 사용 제한
원격 서버를 통해서만 접근 가능한 API 형태의 모델(예: OpenAI API, Gemini API 등)은 사용이 불가능합니다. 모든 모델은 로컬 환경에서 직접 실행 가능해야 하며, 외부 서버에 의존하는 방식은 허용되지 않습니다.
3) 외부 데이터 사용 금지
본 경진대회에서 제공한 데이터 외의 모든 외부 데이터는 사용이 금지됩니다. 단, 제공된 학습 데이터를 바탕으로 사전 학습 모델 또는 허용된 도구를 활용해 데이터 증강 또는 생성하는 것은 가능합니다.

[제출 코드 관련]

o 코드에 데이터 입/출력 경로를 상대 경로로 표기

o 코드와 주석 인코딩: UTF-8

o 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)

o 개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재

o 추론(Inference) 과정은 별도의 코드로 작성해야 하며, 추론에 활용하는 모델 Weight 파일을 필수로 포함

[발표자료 관련]

o 2차 평가 항목에 대한 내용을 반드시 포함하여 총 발표 시간 10분 분량으로 작성

o 각 팀 구성원의 역할 명시

o 발표는 '발표자료(PDF)' 파일로 진행 * 기술적 오류 방지를 위해 PPT는 허용되지 않음

1일 최대 제출 횟수: 5 회
사용 가능 언어: Python
모든 csv 형식의 데이터와 제출 파일은 UTF-8 인코딩을 적용합니다.
모델 학습과 추론에서 평가 데이터셋 정보 활용(Data Leakage)시 수상 제외 (평가 데이터셋의 Pseudo Labeling 포함)
모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
정상적인 코드의 범주 : 대회 규칙을 완전히 준수하며, 허용된 방법만을 사용하여 작성된 코드
최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 1개를 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.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?

HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회

채용 | 알고리즘 | 헥토 | 비전 | 분류