청경채 성장 예측 AI 경진대회

1. 리더보드

• 평가 산식: 100*RMSE
• Public score: 테스트 CASE 중 2개
• Private score: 모든 테스트 CASE

2. 평가

• 1차 평가: 리더보드 Private Score
• 2차 평가: Private Score 상위 10팀 코드 및 PPT 제출 후 코드 평가

3. 참여

본 대회는 개인 또는 팀으로 참여할 수 있습니다.

(단, 동일인이 개인 또는 복수의 팀에 중복하여 등록할 수 없습니다.)

• 개인 참가 방법: 별도의 팀 신청 과정 없이 자유롭게 제출 탭에서 제출
• 팀 참가 방법: 팀 탭에서 참가 가능. 상세 내용은 ‘팀 구성 안내’ 확인
• 팀 최대 인원: 5명

4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

• 외부 데이터 사용 가능
• 사용에 법적 제약이 없으며, 공개된 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 사용 가능

5. 코드 및 PPT 제출 규칙

• 대회 종료 후 2차 평가 대상자는 아래의 양식에 맞추어 코드와 PPT를 본 대회 코드 공유 게시판에 기한 내에 제출해 주세요.
• 코드
• 코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함
• 코드 파일 확장자: .R, .rmd, .py, .ipynb
• 코드와 주석 인코딩: UTF-8
• 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)
• 개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재
• 제출한 코드는 Private Score 복원이 가능해야 함
• 솔루션 설명 PPT 자료
• 자유 양식
• 코드와 PPT 자료 모두 제출해야 수상이 가능합니다.

6. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수: 3회
• 사용 가능 언어: Python, R
• 모델 학습과 추론에서 평가 데이터셋 정보 활용(Data Leakage) 시 실격
• 단, 이번 대회에서는 문제의 특성상 같은 청경채 CASE에서 예측(증감률)하려는 시점보다 이후의 환경 변수들을 예측에 활용하는 방법도 허용합니다.
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점받고 싶은 파일 2개를 선택해야 합니다.
• 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며, 코드 검증 후 수상자가 결정됩니다.
• 데이콘은 부정 제출 행위를 엄격히 금지하고 있으며, 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

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

7. 문의

• 데이콘에서는 대회 운영 및 데이터 이상과 관련된 질문 외에는 답변드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토크 페이지에서 자유롭게 토론해 주시기 바랍니다.
• 데이콘 답변을 희망하는 경우, ‘대회 관련 문의’ 글에 댓글을 달아 주시거나 아래와 같이 머리글을 달아 글을 올려 주세요.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?