AI프렌즈 시즌 공공 데이터 활용 온도 추정 AI 경진대회

2020.03.02 15:52 내용 업데이트: 평가 산식 공개 / 시상식 참석 또는 영상 제출 규정 추가 (1-F)

1. 평가

import numpy as np

def mse_AIFrenz(y_true, y_pred):
    '''
    y_true: 실제 값
    y_pred: 예측 값
    '''
    diff = abs(y_true - y_pred)
    
    less_then_one = np.where(diff < 1, 0, diff)
    
    # multi-column일 경우에도 계산 할 수 있도록 np.average를 한번 더 씌움
    score = np.average(np.average(less_then_one ** 2, axis = 0))
    
    return score

평가 지표는 실제값과 1 미만의 차이에 대해서는 패널티를 주지 않는 MSE입니다. 센서의 측정오차로 인해, 1 미만의 차이로 예측을 한 값에 대해서는 패널티를 부여하지 않습니다.

A. 가채점 순위 (Public Score) : test 데이터의 50% 데이터로 채점합니다.

B. 최종 순위 (Private Score) : Public Score에서 사용하지 않은 나머지 50% 데이터로 채점합니다. 대회 기간 중에는 확인할 수 없으며, 대회 종료 후에 공개됩니다.

C. 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 합니다.

D. 2020년 04월 13일 17:59 리더보드 운영 종료 이후 Private Score 랭킹이 가장 높은 참가자 10팀은 2020년 04월 17일 23:59 까지 양식에 맞는 코드와 함께 코드 내용을 설명하는 PPT를 제출합니다. (대회 종료 후 dacon@dacon.io를 통해 안내드릴 예정입니다.)

E. 대회 직후 공개되는 Private Score 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 최종 수상자가 결정 됩니다.

F. 최종 수상자는 오프리인 시상식 참여 또는 솔루션 및 코드 설명 영상 제출 중 최소 하나를 택하셔야 합니다.

2. 외부 데이터

본 대회에는 어떠한 외부데이터 사용이 불가합니다. 외부 데이터 사용은 실격 대상임을 재차 강조드립니다.

3. 참가 방법

- 개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능  

- 팀 참가 방법 : 팀 배너에서 가능, 상세 내용은 팀 배너에서 팀 병합 정책을 확인 부탁드립니다.

* 하나의 대회에는 하나의 팀으로만 등록이 가능합니다.

* 팀의 수상 요건 충족 시 팀의 대표가 수상하게 됩니다.

4. 코드

1) 입상자는 코드 제출 필수. 제출 코드는 예측 결과를 리더보드 점수로 복원할 수 있어야 함

2) 코드 제출시 확장자가 R user는 R or .rmd. Python user는 .py or .ipynb

3) 코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함 제출

4) 전체 프로세스를 일목요연하게 정리하여 주석을 포함하여 하나의 파일로 제출

5) 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함되어야 함).

6) 코드와 주석의 인코딩은 모두 UTF-8을 사용하여야 함

7) 코드 제출 시 데이콘에서 안내한 양식에 맞추어 제출하여야 함

5. 토론(질문)

해당 대회에서는 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변 드리지 않을 예정입니다. 결측치 처리 방법, 모델 구성 방법 등등 대회 운영 및 데이터 이상 외 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해 주시기 바랍니다.

* 데이콘 답변을 요청하는 경우 토론 제목에 [DACON 답변 요청] 문구를 넣어 질문을 올려 주시기바랍니다. 예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?

6. 부정 제출

데이콘은 공정한 대회 운영을 위해 대회 기간 중 부정 제출자를 대회에서 제재하고 있습니다.

자세한 사항은 공지사항 '부정 제출 및 치팅 행위에 관하여' 를 참고해 주시기 바랍니다.

https://dacon.io/notice/notice/13