Identifikácia šachových figúrok

Identifikácia šachových figúrok

Šach je slávna strategická hra s históriou siahajúcou do minulých storočí, uznávaná pre svoju zložitosť a vysoké nároky na logické myslenie a plánovanie. Spojenie medzi šachom a umelou inteligenciou je úzke: mnoho algoritmov a techník strojového učenia bolo vyvinutých práve na vytvorenie agentov schopných hrať šach na vysokej úrovni.

Historickým momentom v tomto kontexte bol rok 1997, keď počítač Deep Blue, vyvinutý spoločnosťou IBM, porazil majstra sveta Garryho Kasparova, čím preukázal potenciál počítačov v komplexných strategických hrách.

🗂 Prijaté údaje

Máš k dispozícii súbor údajov zložený z nasledujúcich súborov:

📁 train.csv

Obsahuje:

• id – jedinečný identifikátor (P00001, P00002 …)
• image_path – cestu k obrázku
• label – typ figúrky (bishop, knight, pawn, queen, rook)

📁 test.csv

Obsahuje:

• id – jedinečný identifikátor
• image_path – cestu k obrázku

Všetky obrázky sú uložené v adresári images/.

🎯 Pracovná úloha

Vybuduj model klasifikácie obrázkov, ktorý dokáže rozlíšiť šachové figúrky (bishop, knight, pawn, queen, rook). Môžeš použiť akúkoľvek modernú architektúru hlbokého učenia: ResNet, EfficientNet, Vision Transformer, ConvNeXt atď., prípadne s fine-tuningom na predtrénovaných modeloch.

Na konci vygeneruješ súbor submission.csv s formou:

1id,label2P00081,queen3P00082,knight

📊 Hodnotenie

Metrika používaná na hodnotenie modelu je presnosť:

1accuracy = (počet_správnych_predpovedí / celkový_počet_predpovedí)

🏅 Systém bodov:

• accuracy ≥ 90% → 100 bodov
• accuracy < 20% → 0 bodov
• inak → proporcionálne bodovanie medzi 0 a 100