DACON Monthly Article Sea Ice Prediction Using Satellite Image AI Competition

1. train.csv : train 데이터 월 및 파일명

2. train : 훈련용 npy 데이터 (1978년~2018년 월별 482개 데이터)

• 각 파일(*.npy)은 해빙 농도(0~250), 북극점(위성 관측 불가 영역), 해안선 마스크, 육지 마스크, 결측값 5개의 채널로 구성

3. sample_submission.csv : 정답제출 파일

• month 컬럼의 월의 북극 해빙 농도를 예측 후 2차원 배열(448x 304)을 1차원 배열(136,192)로 변환하여 제출
• 각 파일(*.npy)에 예측 이미지의 픽셀 값을 136,192개의 열에 입력
• F1 Score는 정답 해빙농도 5%~50% 사이 픽셀만 이용하여 계산

※ 2019년 학습 데이터는 2021년 4월 7일 공개