공공데이터 활용 수력 댐 강우예측 AI 경진대회

train : 훈련용 데이터 (62,735개 파일)

* 각 파일(*.npy)은 이미지 5장(t-30분, t-20분 t-10분, t-0분, t+10분)으로 구성

test : 정답용 데이터 (2,674개 파일)

* 각 파일(*.npy)은 이미지 4장(t-30분, t-20분 t-10분, t-0분)으로 구성

* 처음 4장(t-30분, t-20분 t-10분, t-0분)을 사용하여 마지막 이미지(t+10분) 예측

sample_submission.csv : 정답제출 파일

* test 데이터의 각 파일에 대하여 t+10분 이미지를 예측하고, 이미지의 2차원 배열(120x120)를 1차원 배열(14,400)로 변환하여 제출

* 각 파일(*.npy)에 예측 이미지의 픽셀 값을 14,400개의 열에 입력

* [중요] 반드시, 0 ~ 255 사이의 정수형 int 타입으로 제출

* MAE는 수력댐 위치에 해당하는 7개 픽셀만 계산 (Submission 파일의 column index 값 : 6071, 6304, 7026, 7629, 7767, 8944, 11107)

데이터 출처: 한국수력원자력(주)에서 재원을 부담하여 한국건설기술연구원(연구책임자: 윤성심)에서 수행한 연구결과(제2018-기술-20호)

데이터 설명 : https://www.dacon.io/competitions/official/235646/talkboard/401535?page=1&dtype=recent&ptype=pub

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