Знаменитые картины

Знаменитые картины

Контекст

Когда мы оцениваем знаменитые картины, необходимо учитывать объективные характеристики, такие как размер холста, тип кисти, которой была написана картина, визуальная сложность или плотность цветов, наряду с их художественным качеством. Автоматическая оценка стоимости и идентификация стиля художника могут помочь коллекционерам и музеям анализировать большие коллекции произведений.

Для решения этой задачи в вашем распоряжении два файла:

• train.csv – содержит все переменные, включая target_price, для обучения моделей
• test.csv – содержит те же переменные, без столбца target_price, и данные из этого файла используются для генерации предсказаний

Описание набора данных

Требования

Для этой задачи вам необходимо решить 3 подзадачи.

Task 1 – Оценка художественной подлинности (20 баллов)

Недавно группой исследователей в области искусственного интеллекта и искусства был открыт революционный алгоритм. Он может оценивать на основе объективных характеристик картины, является ли картина определенно подлинной или нет.

Для каждой картины алгоритм вычисляет Оценку Художественной Подлинности (ОХП) используя следующие правила:

1. Если stroke_density > 0.7, добавить 2 балла к ОХП.
2. Если complexity > 0.65, добавить 2 балла к ОХП.
3. Если uses_gold_leaf = True, добавить 1 балл к ОХП.
4. Если has_signature = True, добавить 1 балл к ОХП.
5. Если num_colors > 65 и colorfulness > 0.7, добавить 2 балла к ОХП.
6. Если contrast < 0.4 или brightness < 0.45 или brightness > 0.75, вычесть 1 балл из ОХП.

После вычисления оценки картина получает метку:

• Подлинная: если ОХП ≥ 5

• Неопределенная: если ОХП < 5

• Answer в файле отправки будет Подлинная или Неопределенная для каждой картины из test.csv.

Task 2 – Группировка картин по стилю художника (40 баллов)

Известно, что картины в наборе данных были созданы 5 знаменитыми художниками, но информация о художнике недоступна.

Ваша задача – присвоить каждой картине из test.csv числовой ID от 0 до 4, так чтобы картины, созданные одним художником, получили одинаковый ID.

• Answer в файле отправки будет числовой ID (0, 1, 2, 3 или 4) для каждой картины из test.csv.
• Все картины, созданные одним художником, должны иметь одинаковый ID.

Task 3 – Оценка цены картин (40 баллов)

Для каждой картины, включенной в train.csv, указана цена (столбец target_price). На основе информации, доступной в train.csv, обучите модель искусственного интеллекта, которая сможет предсказать цену для картин из test.csv.

Формат файла отправки

Файл submission.csv должен содержать:

• SampleID - взятый из файла test.csv;
• subtaskID - может быть: Task1, Task2, Task3;
• Answer - значение, вычисленное или оцененное для картины, указанной через SampleID для задачи, указанной через subtaskID.

Оценка

Подзадача 1 – Оценка подлинности

Для этой подзадачи используется точное сравнение между отправленными ответами (Подлинная / Неопределенная) и правильными метками.

• Максимальный балл присваивается только если все ответы правильные.
• Если есть неправильные ответы, балл присваивается пропорционально, используя правило простой пропорции.

Подзадача 2 – Группировка художников

Оценка производится с использованием Adjusted Rand Index (ARI).

• Максимальный балл присваивается если:

• Для значений ниже этого порога балл присваивается пропорционально.

Подзадача 3 – Предсказание цены

Оценка производится с использованием Mean Absolute Error (MAE).

Правила:

• MAE ≤ 500 → максимальный балл
• MAE ≥ 2000 → 0 баллов
• Для значений между этими двумя порогами балл присваивается пропорционально.