온라인 채널 제품 판매량 예측 AI 온라인 해커톤

채용 | 알고리즘 | 정형 | 시계열 | LG Aimers | 수요 예측 | SFA

  • moneyIcon Prize : 본선 진출
  • 1,775명 마감

1. 리더 보드

  • 평가 산식 : Pseudo SFA (PSFA) * 평가 코드는 공개하지 않으며, 아래의 수식으로만 공개

  • Public score : 전체 테스트 데이터 샘플 중 사전 샘플링된 30%
  • Private score : 전체 테스트 데이터


2. 평가 방식

  • LG Aimers 수료 조건 : Phase1을 이수하고 Phase2의 Baseline 모델 성능 기준 Public Score (0.5030374355) 또는 Private Score (0.4965418807) 이상
  • 1차 평가 : 리더보드 Private Score 100%
  • Private Score는 대회 종료 후 일괄 채점하여 공개
  • 동점자의 경우, 기존 리더보드 순위 산정 방식을 따름 [링크]의 '리더보드 점수' 부분을 참고
  • 2차 평가 : 오프라인 해커톤(Phase3) 진출을 희망하는 팀은 코드 제출 후 코드 평가(검증)
  • Private 상위 30팀은 코드 및 PPT 필수 제출 대상
  • 코드 평가(검증)를 통과한 Private 상위 30팀이 오프라인 해커톤(Phase3) 진출
  • 단, 오프라인 해커톤(Phase3) 진출할 30팀의 총 인원이 100명 미달 시, 추가 선발 가능


3. 개인 또는 팀 참여 규칙

  • 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
  • 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 탭에서 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: 5명
  • 동일인이 개인 또는 복수 팀에 중복하여 등록 불가

  

4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

  • 외부 데이터 사용 금지 (본 온라인 해커톤 제공 학습 데이터만 활용 가능)
  • 사용에 법적 제약이 없으며 논문으로 공개된 베이스의 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 사용 가능
  • 참가자 본인이 외부 데이터로 사전 학습 모델을 추가 학습시켜 사용하는 것은 불가능
  • 사전 학습 모델의 출처와 논문 링크 필수 기재
  • 확인이 어려운 경우 dacon@dacon.io로 문의

 

5. 코드 및 PPT 제출 규칙

  • 온라인 해커톤(Phase2) 종료 후 오프라인 해커톤(Phase3) 진출 희망 팀은 아래의 양식에 맞추어 코드를 dacon@dacon.io로 기한 내에 제출

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

o 사용한 사전 학습 모델의 논문 링크, 출처를 기재

o 자유 형식의 솔루션 PPT 필수 제출


 

6. 유의 사항

  • 1일 최대 제출 횟수: 3회
  • 사용 가능 언어: Python, R
  • 본 해커톤의 현재 시점은 '2023년 4월 4일'로 가정합니다.
  • 전처리 과정과 모델 학습에서 미래 시점의 정보 활용(Data Leakage) 시 오프라인 해커톤(Phase3) 진출 불가능
  • Data Leakage 관련 규정 안내 [링크] 참조
  • 모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야 하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 1개를 선택해야 함
  • 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 예선 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 본선 진출자가 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 토론해 주시기 바랍니다.
  • 데이콘 답변을 희망하는 경우 토크 게시글 댓글로 질문을 올려 주시기 바랍니다.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?


Main Event Schedule

  1. 07.17

    Start Date

  2. 08.17

    Team Merger Deadline

  3. 08.17

    Close

1. 리더 보드

  • 평가 산식 : Pseudo SFA (PSFA) * 평가 코드는 공개하지 않으며, 아래의 수식으로만 공개

  • Public score : 전체 테스트 데이터 샘플 중 사전 샘플링된 30%
  • Private score : 전체 테스트 데이터


2. 평가 방식

  • LG Aimers 수료 조건 : Phase1을 이수하고 Phase2의 Baseline 모델 성능 기준 Public Score (0.5030374355) 또는 Private Score (0.4965418807) 이상
  • 1차 평가 : 리더보드 Private Score 100%
  • Private Score는 대회 종료 후 일괄 채점하여 공개
  • 동점자의 경우, 기존 리더보드 순위 산정 방식을 따름 [링크]의 '리더보드 점수' 부분을 참고
  • 2차 평가 : 오프라인 해커톤(Phase3) 진출을 희망하는 팀은 코드 제출 후 코드 평가(검증)
  • Private 상위 30팀은 코드 및 PPT 필수 제출 대상
  • 코드 평가(검증)를 통과한 Private 상위 30팀이 오프라인 해커톤(Phase3) 진출
  • 단, 오프라인 해커톤(Phase3) 진출할 30팀의 총 인원이 100명 미달 시, 추가 선발 가능


3. 개인 또는 팀 참여 규칙

  • 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
  • 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 탭에서 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: 5명
  • 동일인이 개인 또는 복수 팀에 중복하여 등록 불가

  

4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델

  • 외부 데이터 사용 금지 (본 온라인 해커톤 제공 학습 데이터만 활용 가능)
  • 사용에 법적 제약이 없으며 논문으로 공개된 베이스의 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 사용 가능
  • 참가자 본인이 외부 데이터로 사전 학습 모델을 추가 학습시켜 사용하는 것은 불가능
  • 사전 학습 모델의 출처와 논문 링크 필수 기재
  • 확인이 어려운 경우 dacon@dacon.io로 문의

 

5. 코드 및 PPT 제출 규칙

  • 온라인 해커톤(Phase2) 종료 후 오프라인 해커톤(Phase3) 진출 희망 팀은 아래의 양식에 맞추어 코드를 dacon@dacon.io로 기한 내에 제출

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

o 사용한 사전 학습 모델의 논문 링크, 출처를 기재

o 자유 형식의 솔루션 PPT 필수 제출


 

6. 유의 사항

  • 1일 최대 제출 횟수: 3회
  • 사용 가능 언어: Python, R
  • 본 해커톤의 현재 시점은 '2023년 4월 4일'로 가정합니다.
  • 전처리 과정과 모델 학습에서 미래 시점의 정보 활용(Data Leakage) 시 오프라인 해커톤(Phase3) 진출 불가능
  • Data Leakage 관련 규정 안내 [링크] 참조
  • 모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야 하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
  • 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 1개를 선택해야 함
  • 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 예선 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 본선 진출자가 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 토론해 주시기 바랍니다.
  • 데이콘 답변을 희망하는 경우 토크 게시글 댓글로 질문을 올려 주시기 바랍니다.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?


Main Event Schedule

  1. 07.17

    Start Date
  2. 08.17

    Team Merger Deadline
  3. 08.17

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