반응형 Dacon2 [DACON] Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회 #2 데이터 정제 대회 설명 [DACON] Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회 #1 대회 규칙과 데이터 셋대회규칙평가산식 (손실함수): Log Loss외부 데이터 사용금지- 본 경진대회에서 제공한 데이터 외의 모든 외부 데이터는 사용이 금지.- 단, 제공된 학습 데이터를 바탕으로 사전 학습 모델 또는 허taeddy-note.tistory.com 훈련용 데이터 셋의 이상치에 관하여이전 글에서 이미지들을 단순히 훑어보았고, 이번에는 데이터에 이상은 없는지 판단하겠다.1. 차량의 전면, 후면, 측면부를 담은 이미지의 경우 데이터 셋의 대부분을 차지하고 있기에 문제가 되지 않으나,2. 차량 하부, 내부 이미지는 수가 적고,3. 차종과 이미지가 잘못되어 있는 경우도 있는데다가,4. 심지어.. 2025. 6. 9. [DACON] Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회 #1 대회 규칙과 데이터 셋 대회규칙평가산식 (손실함수): Log Loss외부 데이터 사용금지- 본 경진대회에서 제공한 데이터 외의 모든 외부 데이터는 사용이 금지.- 단, 제공된 학습 데이터를 바탕으로 사전 학습 모델 또는 허용된 도구를 활용해 데이터 증강 또는 생성하는 것은 가능.데이터 셋 살피기훈련 데이터 셋훈련 데이터 셋은 396개로 분류된 차종, 총 33,113장의 자동차 이미지로 이루어져 있다.1. 자동차 외관데이터 셋의 대부분은 자동차의 전체 외관을 담은 이미지로 이루어져 있다.자동차의 후면, 정면 등 특정 각도가 아니라 다양한 각도에서 찍힌 이미지가 있다.후면정면정측면후측면2. 자동차 내부아래와 같은 자동차 시트, 기능 버튼 외에도 운전석 사진, 차 내부 천장 등의 데이터도 포함되어 있다. 3. 그 외- 자동차의 하.. 2025. 5. 27. 이전 1 다음 반응형
