Ежелгі суреттерді аутентификациялау

Есептің сипаттамасы

Сіз біраз уақыт бойы Жасанды Интеллектті зерттеп жүрсіз. Әкеңіздің ескі досы, атақты археолог және өнертану сыншысы бұл туралы естіп, сізден көмек сұрады. Сізге ежелгі суреттерді не түпнұсқа шығармалар, не көшірмелер ретінде жіктей алатын алгоритм жасау керек.

Кәсіби растау қымбат болғандықтан, зерттеу тобы суреттердің тек аз бөлігі үшін ғана түпнұсқалық белгілерін алған. Үлгілердің көпшілігі үшін түпнұсқалық белгісіз болып қала береді. Суреттердің сандық сипаттамалары күшті құрылымдық үлгілерді көрсететіні белгілі. Сіздің міндетіңіз - ежелгі суреттердің түпнұсқалығын жіктеу моделін дайындау үшін қолжетімді барлық үлгілерді, соның ішінде белгісіз белгілері бар үлгілерді пайдалану.

Деректер жиынтығы

Деректер жиынтығы дайындық жиынтығы, тексеру жиынтығы және сынақ жиынтығынан тұрады, олардың әрқайсысында 500 тәуелсіз үлгі бар.

Дайындық жиынтығы (training_set.csv)

• Бірінші баған сурет идентификаторын білдіреді (SampleID).
• Келесі алты баған әр ежелгі суреттің сандық сипаттамаларын білдіреді (feature1, feature2, feature3, feature4, feature5, feature6).
• Жетінші баған (label) белгіні қамтиды: 1 түпнұсқа үшін, -1 көшірме үшін және 0 белгісіз үшін.

Дайындық жиынтығы модельдерді дайындау үшін пайдаланылады және жарыс кезінде тікелей қол жетімді және жүктеп алуға болады.

Тексеру жиынтығы (validation_set.csv)

• Бұлар дайындық жиынтығының форматына ұқсас, бірақ белгі бағанын қамтымайды.

⚠️ Тексеру жиынтығы А Рейтингінің (ашық) ұпайын есептеу үшін пайдаланылады және жарыс кезінде тікелей қол жетімді болмады.

Сынақ жиынтығы (test_set.csv)

• Бұлар дайындық жиынтығының форматына ұқсас, бірақ белгі бағанын қамтымайды.

⚠️ Сынақ жиынтығы В Рейтингінің (жабық) ұпайын есептеу үшін пайдаланылады және жарыс кезінде тікелей қол жетімді болмады.

Тапсырма

Сіздің тапсырмаңыз - белгіленбеген үлгілердің көп санына қарамастан, сынақ жиынтықтарындағы суреттердің түпнұсқалығын болжай алатын тиісті модель дайындау.

Жіберу

Сіз келесі форматтағы submission.csv файлын жасауыңыз керек:

1SampleID, ClasamentType, label2VALIDATION_001, A, 13TEST_001, B, 1

мұндағы:

• SampleID сурет идентификаторын білдіреді (validation_set.csv немесе test_set.csv файлында берілген).
• ClasamentType validation_set.csv файлындағы суреттер үшін A мәнін, ал test_set.csv файлындағы суреттер үшін B мәнін алады.
• label модель болжаған белгі.

Ұпай

Бағалау метрикасы жіктеу дәлдігі болады, ол бағаланған үлгілердің жалпы санынан дұрыс болжанған үлгілердің үлесі ретінде анықталады.

Соңғы ұпай келесі ережелер бойынша алынған дәлдік негізінде есептеледі:

• дәлдік ≥ 0.9 → 100 ұпай
• дәлдік ≤ 0.5 → 0 ұпай
• Аралық мәндер үшін 0 мен 100 арасында пропорционалды ұпай беріледі.