Identifikace šachových figur

Identifikace šachových figur

Šachy jsou slavná strategická hra s historií sahající do minulých století, uznávaná pro svou složitost a vysoké nároky na logické myšlení a plánování. Spojení mezi šachy a umělou inteligencí je úzké: mnoho algoritmů a technik strojového učení bylo vyvinuto právě pro vytvoření agentů schopných hrát šachy na vysoké úrovni.

Historickým okamžikem v tomto kontextu byl rok 1997, kdy počítač Deep Blue, vyvinutý společností IBM, porazil mistra světa Garryho Kasparova a demonstroval potenciál počítačů ve složitých strategických hrách.

🗂 Přijatá data

Máte k dispozici datovou sadu složenou z následujících souborů:

📁 train.csv

Obsahuje:

• id – jedinečný identifikátor (P00001, P00002 …)
• image_path – cestu k obrázku
• label – typ figury (bishop, knight, pawn, queen, rook)

📁 test.csv

Obsahuje:

• id – jedinečný identifikátor
• image_path – cestu k obrázku

Všechny obrázky jsou uloženy v adresáři images/.

🎯 Pracovní úkol

Vytvořte model pro klasifikaci obrázků, který dokáže rozlišit šachové figury (bishop, knight, pawn, queen, rook). Můžete použít jakoukoli moderní architekturu hlubokého učení: ResNet, EfficientNet, Vision Transformer, ConvNeXt atd., případně s fine-tuningem na předtrénovaných modelech.

Na konci vygenerujete soubor submission.csv ve tvaru:

1id,label2P00081,queen3P00082,knight

📊 Hodnocení

Metrika používaná pro hodnocení modelu je přesnost:

1accuracy = (počet_správných_předpovědí / celkový_počet_předpovědí)

🏅 Bodovací systém:

• accuracy ≥ 90% → 100 bodů
• accuracy < 20% → 0 bodů
• jinak → proporcionální bodování mezi 0 a 100