SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯

SW중심대학 | 예선 | 심리성향 | AUC

  • moneyIcon Prize : 총 0만원
  • 772명 마감

규칙


1. 평가

- 심사 기준: AUC(Area Under the ROC Curve)

* ROC Curve: False Positive Rate과 True Positive Rate을 각각 x, y 축으로 놓은 그래프

- 1차 평가(Public Score): 테스트 데이터 중 랜덤 샘플링 된 30%를 사용하여 채점, 1차 평가(Public Score)는 대회 기간 중 공개

- 2차 평가(Private Score): 나머지 70% 테스트 데이터를 사용하여 채점, 2차 평가(Private Score)는 대회 종료 직후 공개

- 예선 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점을 받고 싶은 파일을 선택해야 함

(최종 파일을 미선택 시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택됨)

- 대회 직후 공개되는 Private Score 랭킹은 최종 순위가 아니며, 코드 검증 후 최종 수상자가 결정됨


2. 개인 또는 팀 참여 규칙

- 소프트웨어중심대학 선정대학의 소속 학생(휴학생 가능)으로서 개인 또는 팀을 이루어 참여 가능

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

- 팀 참가 방법: 팀 페이지(https://www.dacon.io/competitions/official/235902/team/)에서 팀 참가 안내 확인

- 같은 대학교 소속 학생들끼리만 팀을 구성하여 참가 가능

- 1팀당 최대 인원: 5명(동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가)

 

3. 외부 데이터 및 사전 학습모델 사용

- 외부 데이터 사용 불가

- 사전 학습모델(pre-trained Model) 사용 불가


4.참가자 평가

- Private 순위 공개 후, 코드 제출 기간 내에 코드 공유 페이지에서 코드를 업로드해야 함

- 참가팀 중 1명이 아래 예시와 같은 형식의 제목으로 Private Score를 재현할 수 있는 코드를 코드 공유 게시판에 업로드해야 함

예시) [팀명]Private 1위, Public 점수 : 0.98, LGBM 모델

- 대회 참가자는 공개된 코드 평가

- 대회 참가자는 코드 오류, 외부 데이터 사용 등 코멘트를 댓글로 작성


5. 유의 사항

- 1일 최대 제출 횟수: 3회

- 사용 가능 언어: Python, R

- 모델 학습에서 검증 혹은 평가 데이터셋 활용(Data Leakage) 시 실격 철리 됨

- 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점을 받고 싶은 파일을 선택해야 함

- 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 본선진출자가 결정됨

- 소프트웨어중심대학 공동 AI 경진대회 추진위원회는 대회 참가팀의 부정 행위를 금지하고 있으며,

이와 관련하여 본 경기를 위탁 운영하는 데이콘의 다른 경진대회에서 부정 제출 이력이 있는 경우에는 평가가 제한됩니다.

- 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다. https://dacon.io/notice/notice/13


6. 토론(질문)

- 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않습니다.

- 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.

- 소프트웨어중심대학 공동 AI 경진대회 추진위원회의 답변을 희망하시는 경우에는

토크 게시판의 대회 문의 게시글에 댓글을 달아주시면 검토하여 답변을 드리겠습니다.


Main Event Schedule

  1. 04.26

    Start Date

  2. 05.26

    Team Merger Deadline

  3. 05.26

    Close

규칙


1. 평가

- 심사 기준: AUC(Area Under the ROC Curve)

* ROC Curve: False Positive Rate과 True Positive Rate을 각각 x, y 축으로 놓은 그래프

- 1차 평가(Public Score): 테스트 데이터 중 랜덤 샘플링 된 30%를 사용하여 채점, 1차 평가(Public Score)는 대회 기간 중 공개

- 2차 평가(Private Score): 나머지 70% 테스트 데이터를 사용하여 채점, 2차 평가(Private Score)는 대회 종료 직후 공개

- 예선 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점을 받고 싶은 파일을 선택해야 함

(최종 파일을 미선택 시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택됨)

- 대회 직후 공개되는 Private Score 랭킹은 최종 순위가 아니며, 코드 검증 후 최종 수상자가 결정됨


2. 개인 또는 팀 참여 규칙

- 소프트웨어중심대학 선정대학의 소속 학생(휴학생 가능)으로서 개인 또는 팀을 이루어 참여 가능

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

- 팀 참가 방법: 팀 페이지(https://www.dacon.io/competitions/official/235902/team/)에서 팀 참가 안내 확인

- 같은 대학교 소속 학생들끼리만 팀을 구성하여 참가 가능

- 1팀당 최대 인원: 5명(동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가)

 

3. 외부 데이터 및 사전 학습모델 사용

- 외부 데이터 사용 불가

- 사전 학습모델(pre-trained Model) 사용 불가


4.참가자 평가

- Private 순위 공개 후, 코드 제출 기간 내에 코드 공유 페이지에서 코드를 업로드해야 함

- 참가팀 중 1명이 아래 예시와 같은 형식의 제목으로 Private Score를 재현할 수 있는 코드를 코드 공유 게시판에 업로드해야 함

예시) [팀명]Private 1위, Public 점수 : 0.98, LGBM 모델

- 대회 참가자는 공개된 코드 평가

- 대회 참가자는 코드 오류, 외부 데이터 사용 등 코멘트를 댓글로 작성


5. 유의 사항

- 1일 최대 제출 횟수: 3회

- 사용 가능 언어: Python, R

- 모델 학습에서 검증 혹은 평가 데이터셋 활용(Data Leakage) 시 실격 철리 됨

- 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점을 받고 싶은 파일을 선택해야 함

- 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 본선진출자가 결정됨

- 소프트웨어중심대학 공동 AI 경진대회 추진위원회는 대회 참가팀의 부정 행위를 금지하고 있으며,

이와 관련하여 본 경기를 위탁 운영하는 데이콘의 다른 경진대회에서 부정 제출 이력이 있는 경우에는 평가가 제한됩니다.

- 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다. https://dacon.io/notice/notice/13


6. 토론(질문)

- 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않습니다.

- 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.

- 소프트웨어중심대학 공동 AI 경진대회 추진위원회의 답변을 희망하시는 경우에는

토크 게시판의 대회 문의 게시글에 댓글을 달아주시면 검토하여 답변을 드리겠습니다.


Main Event Schedule

  1. 04.26

    Start Date
  2. 05.26

    Team Merger Deadline
  3. 05.26

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