건설기계 오일 상태 분류 AI 경진대회

1. 리더 보드

• 평가 산식 : Macro F1 Score
• Public score : 전체 테스트 데이터 중 30%
• Private score : 전체 테스트 데이터 중 70%

2. 평가 방식

• 1차 평가 : 리더보드 Private Score
• 2차 평가 : (학생팀, 임직원팀) Private Score 상위 10팀 코드 및 PPT 제출 후 온라인 발표 평가
• 2차 평가 기준

3. 개인 또는 팀 참여 규칙

• 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
• 수상은 학생 팀, 임직원 팀만 가능 (위의 팀 구성 별 팀 식별 표를 확인)
• 개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출탭에서 제출 가능
• 팀 참가 방법 : 팀 탭에서 가능, 상세 내용은 팀 탭에서 팀 병합 정책 확인
• 팀 구성 방법: 팀 페이지에서 팀 구성 안내 확인
• 팀 최대 인원: 5 명
• 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가
• 개인 또는 팀 참가자가 원하는 경우, AWS Cloud 학습 Resource [링크] 및 SA (Solution Architect) support [링크] 활용 가능

4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

• 사용에 법적 제약이 없으며, 누구나 재배포할 수 있는 공개된 외부 데이터 사용 가능
• 사용한 외부 데이터의 출처 필수 기재
• 사용에 법적 제약이 없으며 공개된 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 사용 가능
• 사용한 사전 학습 모델의 출처 필수 기재

5. 코드 및 PPT 제출 규칙

• 대회 종료 후 평가 대상자는 아래의 양식에 맞추어 코드와 PPT를 dacon@dacon.io로 기한 내에 제출
• 제출한 코드는 Private Score 복원이 가능해야 함

o   코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함

o   코드 파일 확장자: .R, .rmd, .py, .ipynb

o   코드와 주석 인코딩: UTF-8

o   모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)

o   전체 프로세스를 가독성 있게 정리하고 주석을 포함하여 하나의 파일로 제출

o   개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재

o 추론에 사용된 모델 파일 (pth 등) 다운로드 링크 혹은 메일 첨부

• 온라인 발표 평가 발표 PPT 자료 (필수)

o 2차 평가 기준(2. 평가 방식 -> 2차 평가 기준)에 맞춰 자유 양식으로 작성

o 각 팀원의 역할 명시

o 발표 시간 10분 분량으로 준비

• 제출 목록

o   학습이 완료된 모델 파일

o   전체 실행 프로세스 및 코드 실행 방법을 정리한 readme 파일

o   Private Score 복원이 가능한 코드 파일

o 온라인 대면 평가 발표 PPT 자료

o 학생 참가자의 경우

• 최종 수상 후보팀은 재학증명서 또는 대체인증서류
• 입사 희망 여부

6. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수: 3 회
• 사용 가능 언어: Python, R
• 모델 학습과 추론에서 평가 데이터셋 정보 활용(Data Leakage)시 수상 제외
• 모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 2개를 선택해야 함
• 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됨
• 데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

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

7. 토론(질문)

• 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
• 데이콘 답변을 희망하는 경우 토크 게시글 댓글로 질문을 올려 주시기 바랍니다.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?