A csontvázak nem hazudnak: Képes-e az AI dekódolni a mozdulataidat?

🦴📊 A csontvázak nem hazudnak: Képes-e az AI dekódolni a mozdulataidat? 🤖

---

🧾 Leírás

Adott egy adathalmaz, amely emberi mozgássorozatokat tartalmaz, mindegyik több keretből (FrameNumber) áll.
Minden keret tartalmazza 25 testízület 3D pozícióját, amelyeket a következő koordináták reprezentálnak:
J1X, J1Y, J1Z, ..., J25X, J25Y, J25Z.

Minden keret egy sorozatazonosítóhoz (IDSample) és két címkéhez tartozik:

• Action — a végrehajtott cselekvés
• Camera — a sorozatot rögzítő kamera

A 25 ízület térbeli eloszlásának jobb megértéséhez:

---

🔢 Lehetséges cselekvések

• 0: kabát felvétele
• 1: sapka/kalap levétele
• 2: szökdelés (egy lábon ugrálás)
• 3: felugrás
• 4: esés

---

🎥 Lehetséges kamerák

• 1: 45°-os szögnézet (bal vagy jobb)
• 2: elölnézet
• 3: oldalnézet (bal vagy jobb)

---

🧮 1. részfeladat — Keretek számolása sorozatonként (10 pont)

Minden egyedi IDSample-re határozd meg, hány keret áll rendelkezésre a teszt adathalmazban (test_data.csv).
Ez az elemzés segít megérteni az adatok időbeli-térbeli eloszlását minden cselekvésre.

---

🧠 2. részfeladat — Sorozatszintű cselekvésklasszifikáció (40 pont)

A tanítóadatok felhasználásával tanítsd be egy klasszifikációs modellt, amely képes felismerni a keretsorozatban végrehajtott cselekvést.
Alkalmazd a modellt a tesztadatokra és minden egyedi IDSample-re jósold meg a legvalószínűbb cselekvést.

📊 Értékelési metrika

A modell teljesítményét pontosság alapján értékeljük, amely a következőképpen definiált:

A teljes pontszám eléréséhez az elért pontosságnak legalább 0.965-nek kell lennie.

---

🎥 3. részfeladat — Kameraazonosítás (50 pont)

A tanítóadatok felhasználásával tanítsd be egy modellt, amely képes megjósolni, melyik kamera rögzítette az adott keretsorozatot.
Alkalmazd a modellt a teszthalmazra és minden IDSample-re add meg a legvalószínűbbnek jósolt kamerát.

📊 Értékelési metrika

A modell teljesítményét ismét pontosság alapján értékeljük, amely a következőképpen definiált:

A teljes pontszám eléréséhez az elért pontosságnak legalább 0.8-nak kell lennie.

---

📦 Kimeneti formátum

A végső eredménynek egy output.csv nevű CSV fájlnak kell lennie, amely pontosan 3 oszlopot tartalmaz:

subtaskID	datapointID	answer
1	IDSample a test_data.csv-ből	megfelelő válasz az adott részfeladatra

---

🗂️ Hasznos források

• Teljes kezdőcsomag – tartalmaz egy vázat a feladat megoldásának elkezdéséhez.
• Feladatkiírás PDF – tartalmazza a feladat részletes leírását és ábráit.