Specializacijski izpit

🩺 Izpit za specializacijo 🤖📘

Vsako leto se tisoči diplomantov medicine pripravljajo na najtežji trenutek svoje kariere: Izpit za specializacijo. Mesece dolgo bodoči zdravniki memorirajo, ponavljajo in rešujejo stotine vprašanj z več možnimi odgovori.

Vendar je letos Centralna komisija odločila uvesti večjo inovacijo: avtomatizirano platformo, ki preveri in oceni odgovore z uporabo strojnega učenja.
Na žalost je prototip sistema začel dajati napake, komisija pa potrebuje tvojo pomoč za popravilo.

Na voljo imaš dve datoteki:

• train.csv - uradna vprašanja s pravilnim odgovorom
• test.csv - nova vprašanja, za katera moraš napovedati pravilno možnost (iz teh bodo izbrana vprašanja za izpit za specializacijo 😅)

Tvoj cilj je obnoviti mehanizem avtomatskega popravljanja.

📊 Nabor podatkov

Vsaka vrstica predstavlja vprašanje z več možnimi odgovori z izpita:

• SampleID – edinstveni identifikator vprašanja
• Question – besedilo vprašanja
• Option0, Option1, Option2, Option3 – štiri možnosti odgovora
• Answer – samo v train.csv (0–3), označuje pravilno možnost

📝 Naloga (100 točk)

Zgradi model strojnega učenja, ki je sposoben napovedati za vsako vprašanje iz test.csv, katera od štirih možnosti (0–3) je pravilen odgovor.

Tvoj model bo ocenjen z uporabo natančnosti:

• Accuracy ≥ 70% → 100 točk
• Accuracy ≤ 25% → 0 točk
• Za vmesne vrednosti se dodeljujejo sorazmerne točke.

Dovoljena je kakršna koli metoda: klasični algoritmi ML, embeddings, jezikovni modeli, medicinski BERT itd.

📄 Format datoteke za oddajo

Datoteka submission.csv mora vsebovati eno vrstico za vsako vprašanje iz testa.

Prva vrstica datoteke vsebuje naslednje:

1DatapointID, PredictedAnswer

kjer:

• DatapointID - SampleID iz testa
• PredictedAnswer - število med 0 in 3 (pravilna možnost, ki jo napove model)

Primer (SampleID = 84f328d3-fca4-422d-8fb2-19d55eb31503):

184f328d3-fca4-422d-8fb2-19d55eb31503, 2