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control_success = 1일 확률을 예측하는 확률 예측 과제입니다. 추론 확률이 실제 정답에 가까울수록 높은 점수를 받습니다.Brier Score = mean((p_i - y_i)^2)
r = mean(y_i)
평균 제구율 Brier Score = r × (1 - r)
p_i : i번째 샘플의 제구 성공 예측 확률y_i : i번째 샘플의 실제 정답 (0, 1)r : 전체 평가 데이터의 평균 제구 성공률 (비공개 수치)본 대회는 submit.zip 파일을 제출하는 방식의 '코드 제출 대회'로 진행됩니다. (기본 가이드 문서)
참가자는 아래와 같은 구조로 submit.zip을 구성하여 제출해야 합니다.
아래의 구조와 동일하고 디렉토리 명과 파일 명을 모두 일치 시켜야합니다.
📁 제출 파일 구조 (submit.zip)
submit.zip
├── model/ # 모델 가중치 파일을 저장하는 디렉토리
│ └── (예: model.pt 등)
├── script.py # 실제 추론이 수행되는 실행 코드
└── requirements.txt # 필요한 패키지 및 버전 명시
script.py는 submit.zip을 제출 시 평가 서버에서 자동으로 실행됩니다.requirements.txt는 pip install -r requirements.txt 명령어로 설치 가능한 형태여야 하며, 추론 시 필요한 모든 패키지를 포함해야 합니다.제출 시, 평가 서버에서 참가자가 제출한 submit.zip 파일에는 아래 항목이 자동으로 추가됩니다.
submit.zip
├── model/ # 참가자 구성
├── script.py # 참가자 구성
├── requirements.txt # 참가자 구성
├── data/ # 평가에 사용될 테스트 데이터 (디렉토리 자동 생성)
└── output/submission.csv # 참가자 추론 결과가 저장되는 경로 (디렉토리 자동 생성)
data/ 디렉토리는 실제 평가 데이터를 포함한 경진대회 데이터가 포함되며, 읽기전용으로 쓰기 및 수정이 불가능한 디렉토리입니다.output/ 디렉토리는 참가자의 script.py 실행 결과로 생성된 예측 결과 파일이 저장되는 디렉토리이며, 해당 디렉토리 내에 반드시 submission.csv으로 생성될 수 있어야합니다.💾 제출 파일 용량 제한
💾 평가 서버 기본 설치 패키지(라이브러리) 목록
1) 주요 설치 패키지(라이브러리)
torch==2.7.1+cu128
pandas==2.0.3
numpy==1.26.4
scipy==1.15.3
scikit-learn==1.8.0
joblib==1.5.3
threadpoolctl==3.6.0
narwhals==2.21.2
transformers==4.46.3
accelerate==1.9.0
sentencepiece==0.1.99
regex==2023.12.25
tqdm==4.66.4
loguru==0.7.2
pyyaml==6.0.1
rich==13.7.1
2) 주요 설치 시스템 패키지
git
build-essential
python3.11
python3.11-dev
python3.11-venv
python3-pip
libffi-dev
libblas3
liblapack3
libomp-dev
tzdata
unzip
p7zip-full
gfortran
libatlas-base-dev
default-jre-headless
cmake
pkg-config
ninja-build
libgl1
libglib2.0-0
script.py 내에서 open/ 디렉토리의 데이터를 로드하고, output/ 디렉토리에 예측 결과를 반드시 submission.csv의 파일명으로 저장되어야 합니다.대회 시작
팀 병합 마감
리더보드 제출 마감
대회 종료
코드 및 PPT 제출 마감
코드 검증 마감
오프라인 해커톤 진출자 발표
control_success = 1일 확률을 예측하는 확률 예측 과제입니다. 추론 확률이 실제 정답에 가까울수록 높은 점수를 받습니다.Brier Score = mean((p_i - y_i)^2)
r = mean(y_i)
평균 제구율 Brier Score = r × (1 - r)
p_i : i번째 샘플의 제구 성공 예측 확률y_i : i번째 샘플의 실제 정답 (0, 1)r : 전체 평가 데이터의 평균 제구 성공률 (비공개 수치)본 대회는 submit.zip 파일을 제출하는 방식의 '코드 제출 대회'로 진행됩니다. (기본 가이드 문서)
참가자는 아래와 같은 구조로 submit.zip을 구성하여 제출해야 합니다.
아래의 구조와 동일하고 디렉토리 명과 파일 명을 모두 일치 시켜야합니다.
📁 제출 파일 구조 (submit.zip)
submit.zip
├── model/ # 모델 가중치 파일을 저장하는 디렉토리
│ └── (예: model.pt 등)
├── script.py # 실제 추론이 수행되는 실행 코드
└── requirements.txt # 필요한 패키지 및 버전 명시
script.py는 submit.zip을 제출 시 평가 서버에서 자동으로 실행됩니다.requirements.txt는 pip install -r requirements.txt 명령어로 설치 가능한 형태여야 하며, 추론 시 필요한 모든 패키지를 포함해야 합니다.제출 시, 평가 서버에서 참가자가 제출한 submit.zip 파일에는 아래 항목이 자동으로 추가됩니다.
submit.zip
├── model/ # 참가자 구성
├── script.py # 참가자 구성
├── requirements.txt # 참가자 구성
├── data/ # 평가에 사용될 테스트 데이터 (디렉토리 자동 생성)
└── output/submission.csv # 참가자 추론 결과가 저장되는 경로 (디렉토리 자동 생성)
data/ 디렉토리는 실제 평가 데이터를 포함한 경진대회 데이터가 포함되며, 읽기전용으로 쓰기 및 수정이 불가능한 디렉토리입니다.output/ 디렉토리는 참가자의 script.py 실행 결과로 생성된 예측 결과 파일이 저장되는 디렉토리이며, 해당 디렉토리 내에 반드시 submission.csv으로 생성될 수 있어야합니다.💾 제출 파일 용량 제한
💾 평가 서버 기본 설치 패키지(라이브러리) 목록
1) 주요 설치 패키지(라이브러리)
torch==2.7.1+cu128
pandas==2.0.3
numpy==1.26.4
scipy==1.15.3
scikit-learn==1.8.0
joblib==1.5.3
threadpoolctl==3.6.0
narwhals==2.21.2
transformers==4.46.3
accelerate==1.9.0
sentencepiece==0.1.99
regex==2023.12.25
tqdm==4.66.4
loguru==0.7.2
pyyaml==6.0.1
rich==13.7.1
2) 주요 설치 시스템 패키지
git
build-essential
python3.11
python3.11-dev
python3.11-venv
python3-pip
libffi-dev
libblas3
liblapack3
libomp-dev
tzdata
unzip
p7zip-full
gfortran
libatlas-base-dev
default-jre-headless
cmake
pkg-config
ninja-build
libgl1
libglib2.0-0
script.py 내에서 open/ 디렉토리의 데이터를 로드하고, output/ 디렉토리에 예측 결과를 반드시 submission.csv의 파일명으로 저장되어야 합니다.08.05
대회 시작08.26
팀 병합 마감09.01
리더보드 제출 마감09.02
대회 종료09.07
코드 및 PPT 제출 마감09.11
코드 검증 마감09.14
오프라인 해커톤 진출자 발표
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
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