1) 분류모델 정확성, 생성모델 유용성 평가를 위해 test.csv에 대한 예측 결과를 제출 파일(zip) 내에 clf_submission.csv 과 동일한 파일명의 예측 결과 데이터 프레임이 반드시 존재해야합니다.

1) 생성모델 익명성 평가를 위해 제출 파일(zip) 내에 syn_submission.csv 과 동일한 파일명의 생성 데이터 프레임이 반드시 존재해야합니다.

2) 생성모델 익명성 평가를 위해 전체 클래스(13개) 별 1000개, 총 13,000개의 데이터를 생성하여 제출해야합니다.

3) 생성모델 익명성 평가를 위해 사전에 주최측에서 지정한 Key, Target 컬럼에 대해 평가하며, 이 컬럼은 공개하지 않습니다.

4) 데이터 명세를 참조하여 모든 컬럼이 데이터 생성 조건에 맞게 생성되어야합니다.

※ 익명성 평가 : 원본데이터의 주요 속성 값을 알고 있을 때, 합성데이터를 통해 원본데이터 내 개인의 민감한 정보(목표 속성)를 유추해낼 위험성을 평가

※ 원본데이터는 배포 데이터 중 학습 데이터인 train.csv를 사용

* 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가.

대회 종료 후 2차 평가 대상자는 아래의 양식에 맞추어 코드와 모델 체크포인트, 코드 실행 방법이 담긴 자료를 dacon@dacon.io 메일로 기한 내에 제출
제출한 코드는 Private Score 복원이 가능해야 함

o 코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함

o 사용 가능 언어: Python

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 Private Score 복원이 가능한 코드 파일

o Private Score 복원이 가능한 모델 weight 파일

o 결과보고서 자료

o [중요] 팀원 전체의 참가 자격을 증빙할 수 있는 자료 (재학증명서, 재직증명서 등)

o 심사 항목에 대한 내용을 담은 자유 양식의 결과보고서

1일 최대 제출 횟수: 3회
사용 가능 언어: Python
대회 기간 내 팀 외의 모든 인사이트 및 코드 공유는 데이콘 플랫폼 내에서 공개적으로만 이루어져야하며 이 밖의 모든 비공식적인 공유 행위는 Private Sharing으로 간주합니다.
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 검증 후 수상자가 결정됨
데이콘은 부정 제출 행위를 엄격히 금지하고 있으며, 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다.
자세한 사항은 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

데이콘은 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해 주시기 바랍니다.
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FSI AIxData Challenge 2024 : 생성 AI

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