HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회
채용 | 알고리즘 | 헥토 | 비전 | 분류
상금 :
2,600만원
- 2025.05.19 ~ 2025.06.16 09:59 + Google Calendar
- 1,406명 마감
(5/30 작업 완료) 평가 산식(Metric) 업데이트 안내
안녕하세요. 'HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회' 참가자 여러분.
현재 평가 산식 업데이트 작업이 진행 중입니다.
이에 따라 제출이 일시적으로 중지됨을 안내드립니다.
2025.05.22 14:00 평가 산식 업데이트 작업이 완료되었습니다.
기존에 제출하신 결과물도 업데이트된 평가 산식에 따라 자동으로 재평가되어 반영됩니다.
2025.05.30 15:00 부로 평가 산식이 업데이트되었습니다.
이후 제출된 결과물은 업데이트된 평가 산식을 기준으로 즉시 채점되며, 기존 제출물은 아래 일정에 따라 재채점 후 리더보드에 반영될 예정입니다.
1) 일정
- 2025.05.30 15:00 이전에 제출한 제출물 : 업데이트된 평가 산식으로 재채점되어 25.06.02(월) 11:00에 일괄 반영 예정
- 2025.05.30 15:00 이후에 제출한 제출물 : 업데이트된 평가 산식으로 바로 반영되어 채점
2) 내용 : 분류 난이도 완화를 위한 일부 모호 클래스 쌍(3개쌍 5개쌍)에 대한 복수 정답 처리 산식 업데이트
3) 상세 설명
1) 'K5_3세대_하이브리드_2020_2022'와 'K5_하이브리드_3세대_2020_2023'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.
2) '디_올뉴니로_2022_2025'와 '디_올_뉴_니로_2022_2025'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.
3) '718_박스터_2017_2024'와 '박스터_718_2017_2024'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.
4) 'RAV4_2016_2018'와 '라브4_4세대_2013_2018'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.
5) 'RAV4_5세대_2019_2024'와 '라브4_5세대_2019_2024'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.
감사합니다.
아닙니다. 동일 클래스로 간주한다는 것은 예측 확률을 합산하거나 변환하는 것이 아니라,
정답(label) 후보 중에서 모델이 가장 높은 확률을 예측한 클래스를 기준으로 평가한다는 의미입니다.
예를 들어, 한 샘플에 대해 아래와 같이 예측했다면
| 718_박스터_2017_2024 | 박스터_718_2017_2024 | ...
| 0.7 | 0.2 | ...
이 샘플의 실제 정답이 '718_박스터_2017_2024'이고 '박스터_718_2017_2024'도 정답으로 인정되는 경우,
두 클래스 중 더 높은 확률(0.7)을 예측한 '718_박스터_2017_2024'가 선택되어 평가에 사용됩니다.
즉, 0.9로 합산하거나 값을 변환하지 않으며,
모델이 예측한 확률은 그대로 유지되고, 정답 선택에만 복수 정답 로직이 적용됩니다.
이를 참고하여 진행하시면 되겠습니다.
삭제된 댓글입니다
삭제된 댓글입니다
아래 부분도 모호한 클래스로 볼수 있을까요?
같은 시기를 공유하고 있으며, "디_올_뉴", "뉴" 등의 의미가 이전 제품과 다르다는 마케팅용어이기도 하고,
몇몇 사진을 확인해 보았는데, 동일한 차종으로 보여집니다.
'디_올_뉴_스포티지_2022_2024' 와 '스포티지_5세대_2022_2024'
'디_올뉴그랜저_2023_2025' 와 '그랜저_GN7_2023_2025'
'디_올뉴코나_2023_2025' 와 '코나_SX2_2023_2025'
'뉴_GV80_2024_2025' 와 'GV80_2024_2025'
'G80_RG3_2021_2023' 와 '더_올뉴G80_2021_2024'
마지막 거는 기간이 다르기는 한데, 사진을 보면 구분할 수가 없네요.
각 클래스는 부여된 명칭의 구체적인 사용 목적, 데이터가 수집되고 관리되는 도메인에 차이가 있습니다. 즉, 눈으로는 동일해 보이는 차량일지라도 클래스별로 다른 부분들이 존재합니다.
따라서 단순히 눈에 보이는 차량의 종류를 넘어, 내부 분류체계에 따라 정의된 각 차종 클래스를 정확히 AI 모델이 식별하는 것이 목표입니다.
다만, 현실적인 난이도를 고려하여, 구분이 매우 어려운 일부 특정 클래스에 한해서는 예외적으로 동일 클래스로 간주하여 채점하고 있으나 현재 추가 계획은 없습니다.
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동일 클래스로 간주하여 평가된다는 의미가,
모델이 다음과 같이 결과값을 내는 경우 0.9와 0.1로 변환되어 계산되는 게 맞나요?
| 718_박스터_2017_2024 | 박스터_718_2017_2024 | ...others... |
| 0.7 | 0.2 | 0.1 |