Шахмат фигураларын анықтау

Шахмат фигураларын анықтау

Шахмат - бұл ғасырлық тарихы бар стратегиялық ойын, логикалық ойлау мен жоспарлауға жоғары талаптар қоятын күрделілігімен танымал. Шахмат пен жасанды интеллект арасындағы байланыс тығыз: көптеген алгоритмдер мен машиналық оқыту техникалары жоғары деңгейде шахмат ойнай алатын агенттерді жасау үшін дамытылған.

Осы контексттегі тарихи сәт 1997 жылы болды, IBM компаниясы дамытқан Deep Blue компьютері әлем чемпионы Гарри Каспаровты жеңіп, күрделі стратегиялық ойындардағы компьютерлердің әлеуетін көрсетті.

🗂 Алынған деректер

Сізде келесі файлдардан тұратын деректер жиынтығы бар:

📁 train.csv

Құрамында:

• id – бірегей идентификатор (P00001, P00002 …)
• image_path – сурет жолы
• label – фигура түрі (bishop, knight, pawn, queen, rook)

📁 test.csv

Құрамында:

• id – бірегей идентификатор
• image_path – сурет жолы

Барлық суреттер images/ директориясында сақталған.

🎯 Жұмыс тапсырмасы

Шахмат фигураларын (bishop, knight, pawn, queen, rook) ажырата алатын сурет классификациясының моделін құрыңыз. Кез келген заманауи терең оқыту архитектурасын пайдалана аласыз: ResNet, EfficientNet, Vision Transformer, ConvNeXt және т.б., мүмкін алдын ала дайындалған модельдерде fine-tuning жасау арқылы.

Соңында келесі түрдегі submission.csv файлын жасайсыз:

1id,label2P00081,queen3P00082,knight

📊 Бағалау

Модельді бағалау үшін қолданылатын метрика - дәлдік:

1accuracy = (дұрыс_болжамдар_саны / жалпы_болжамдар_саны)

🏅 Ұпай жүйесі:

• accuracy ≥ 90% → 100 ұпай
• accuracy < 20% → 0 ұпай
• басқаша → 0 мен 100 арасындағы пропорционалды ұпай