Pokémon – Wezwanie Profesora Oaka

🌟 Pokémon – Wezwanie Profesora Oaka 🔎

⚡ Misja Młodego Trenera

W pogodny poranek w regionie Kanto zostałeś zaproszony przez samego Profesora Oaka, najbardziej szanowanego badacza Pokémonów, do wzięcia udziału w nowym wyzwaniu, w którym możesz zademonstrować swój talent i umiejętności.

Awaria prądu w jego laboratorium zdezorganizowała część jego cennej kolekcji obrazów i danych Pokémonów, a teraz tylko młody trener z duchem analitycznym i pasją do nauki może mu pomóc.

Profesor Oak zdołał odzyskać dwa fundamentalne pliki CSV (train.csv i test.csv), które zawierają następujące kolumny:

• SampleID – unikalny identyfikator numeryczny (w formie 000001, 000002, …)
• ImagePath – ścieżka do obrazu (np. images/000001.png)
• Type – typ Pokémona (tylko w train.csv; w test.csv brakuje)

W katalogu images/ znajdują się wszystkie obrazy, nazwane zgodnie z regułą:
images/<SampleID>.png

To są jedyne odzyskane informacje i jedyne, których możesz używać w rekonstrukcji zbioru danych.

🎯 Twoje zadanie

Profesor Oak potrzebuje twojej pomocy, aby odzyskać utracone dane i kontynuować swoje badania nad rozpoznawaniem gatunków Pokémonów na podstawie obrazów.

Twoją misją jest wybranie i wytrenowanie najlepszego modelu zdolnego do inteligentnego identyfikowania najróżniejszych typów Pokémonów, używając udostępnionych obrazów.

Zbiór danych, który masz, zawiera już oznaczone przykłady do treningu, a ostatecznym wyzwaniem jest użycie wytrenowanego modelu do klasyfikacji, z dokładnością i elegancją, obrazów z nieznanymi Pokémonami z test.csv.

Tylko najlepsi trenerzy potrafią połączyć naukę z intuicją, a teraz nadszedł twój czas, aby udowodnić, że zasługujesz na tytuł Mistrza Pokémonów.

📘 Przykład końcowego wyniku

1SampleID,,Type  2000001,Grass  3000002,Fire  4000003,Water

📊 Ocena

Przewidywania będą porównane z rzeczywistymi typami i zostanie obliczona dokładność:

1accuracy = (liczba_poprawnych_przewidywań / całkowita_liczba_przewidywań)

Końcowy wynik jest obliczany na podstawie uzyskanej dokładności przy użyciu następujących reguł:

• accuracy ≥ 90% → 100 punktów
• accuracy < 20% → 0 punktów
• Dla wartości pośrednich przyznawane są punkty proporcjonalne między 0 a 100.

⚠️ Ważne: Tylko klasyfikacja obrazów z test.csv liczy się do oceny. Plik zgłoszenia musi zawierać kolumny SampleID,Type i być w formacie csv.

🏆 Powodzenia, młody trenerze! Los encyklopedii Pokémonów zależy od ciebie.