※ Public score와 Private score 점수 간 점수 차이(shake-up)가 발생할 수 있으며, 1차 평가는 Private Score 결과를 기준으로 결정됨

※ 평가 기준은 대회 운영 상황에 따라 변경될 수 있습니다.

1) 사전 학습 모델 사용 가능 범위

2025년 6월 23일 전(~2025.06.22)에 공식적으로 가중치가 공개되었으며, 최소 비상업적 이용이 허용된 오픈소스 라이선스 (예:MIT,Apache 2.0 등)로 배포된 사전학습 모델 및 가중치만 사용 가능합니다.
해당 조건을 충족하지 않는 모델과 가중치는 사용할 수 없습니다.

2) API 사용 제한

3) 외부 데이터 사용 허용 범위

외부 데이터 사용을 허용합니다.
2025년 6월 23일 전(~2025.06.22)에 공식적으로 공개되었으며, 최소한 비상업적 이용이 허용된 라이선스(CC BY-NC, CC0 등)로 배포된 외부 데이터만 사용할 수 있습니다. 해당 조건을 충족하지 않는 외부 데이터는 사용이 불가능합니다.
모든 외부 데이터는 출처, 사용 방식, 데이터 파일 등 증빙이 가능해야 하며, 이에 대한 확인이 이루어지지 않을 경우 실격 처리될 수 있습니다.

4) 외부 도구 및 소프트웨어 사용 범위

외부 도구 및 소프트웨어는 최소 비상업적 이용이 허용된 오픈소스 라이선스(예:MIT,Apache 2.0 등) 하에 배포된 것만 사용 가능합니다.
해당 조건을 충족하지 않는 도구 및 소프트웨어는 사용할 수 없습니다.

5) 출처 명시 의무

코드 제출 시, 본 규정에 따라 사용된 모든 사전 학습 모델, 외부 데이터, 외부 도구 및 소프트웨어에 대한 각각의 출처(예:URL, 원본 논문명, 데이터셋 명칭, 라이선스 정보 등)를 명확하게 기술하여 함께 제출해야 합니다.

[제출 코드 관련]

o 코드에 데이터 입/출력 경로를 상대 경로로 표기

o 코드와 주석 인코딩: UTF-8

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

o 개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재

o 추론(Inference) 과정은 별도의 코드로 작성해야 하며, 추론에 활용하는 모델 가중치(Weight) 파일을 필수로 포함

[발표자료 관련]

o 2차 평가 기준(2. 평가 방식 -> 2차 평가 기준)에 맞춰 10분 PT 분량의 자유 양식으로 작성

o 기술적 오류 방지를 위해 PPT는 허용되지 않음

[제출 파일 목록]

o Private Score 복원이 가능한 코드 파일 (학습/추론)

o Private Score 복원이 가능한 모델 가중치(Weight) 파일

o 발표 자료

o 외부데이터를 사용한 경우, 해당 외부데이터와 그 출처

1일 최대 제출 횟수: 3회
사용 가능 언어: Python, R
모든 csv 형식의 데이터와 제출 파일은 UTF-8 인코딩을 적용합니다.
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 파일 1개를 선택해야 함
대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증과 발표 평가 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

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?

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Algorithm | SMILES | Tabular | Regression | Biology | NRMSE | PCC