Identifikacija šahovskih figura

Identifikacija šahovskih figura

Šah je poznata strateška igra sa vековnom istorijom, prepoznata po svojoj složenosti i visokim zahtevima za logičko razmišljanje i planiranje. Veza između šaha i veštačke inteligencije je tesna: mnogi algoritmi i tehnike mašinskog učenja su razvijeni upravo za kreiranje agenata sposobnih da igraju šah na visokom nivou.

Istorijski trenutak u ovom kontekstu bio je 1997. godine, kada je računar Deep Blue, koji je razvio IBM, pobedio svetskog šampiona Garija Kasparova, demonstrirajući potencijal računara u složenim strateškim igrama.

🗂 Dobijeni podaci

Na raspolaganju imaš skup podataka koji se sastoji od sledećih fajlova:

📁 train.csv

Sadrži:

• id – jedinstveni identifikator (P00001, P00002 …)
• image_path – putanja do slike
• label – tip figure (bishop, knight, pawn, queen, rook)

📁 test.csv

Sadrži:

• id – jedinstveni identifikator
• image_path – putanja do slike

Sve slike su uskladištene u direktorijumu images/.

🎯 Zadatak

Izgradi model za klasifikaciju slika koji može da razlikuje šahovske figure (bishop, knight, pawn, queen, rook). Možeš koristiti bilo koju modernu arhitekturu dubokog učenja: ResNet, EfficientNet, Vision Transformer, ConvNeXt itd., eventualno sa fine-tuning-om na pretrenirane modele.

Na kraju, generisat ćeš fajl submission.csv sa oblikom:

1id,label2P00081,queen3P00082,knight

📊 Evaluacija

Metrika koja se koristi za evaluaciju modela je tačnost:

1accuracy = (broj_tačnih_predikcija / ukupan_broj_predikcija)

🏅 Sistem bodovanja:

• accuracy ≥ 90% → 100 bodova
• accuracy < 20% → 0 bodova
• inače → proporcionalni broj bodova između 0 i 100