Знамениті картини

Відомі картини

Контекст

Коли ми звертаємося до відомих картин, треба враховувати також об'єктивні характеристики, такі як розмір полотна, тип пензля, яким було намальовано, візуальна складність або щільність кольорів, поряд з їх художньою якістю. Автоматична оцінка вартості та ідентифікація стилю художника можуть допомогти колекціонерам і музеям аналізувати великі колекції творів.

Для розв'язання цієї задачі у вашому розпорядженні два файли:

• train.csv – містить усі змінні, включаючи target_price, для навчання моделей
• test.csv – містить ті самі змінні, без колонки target_price, і дані з цього файлу використовуються для генерації прогнозів

Опис набору даних

Вимоги

Для цієї задачі вам потрібно розв'язати 3 завдання.

Завдання 1 – Оцінка художньої автентичності (20 балів)

Нещодавно революційний алгоритм був відкритий групою дослідників у сфері штучного інтелекту та мистецтва. Він може оцінити на основі об'єктивних характеристик картини, чи є картина напевно автентичною чи ні.

Для кожної картини алгоритм обчислює Оцінку Художньої Автентичності (ОХА) за наступними правилами:

1. Якщо stroke_density > 0.7, додати 2 бали до ОХА.
2. Якщо complexity > 0.65, додати 2 бали до ОХА.
3. Якщо uses_gold_leaf = True, додати 1 бал до ОХА.
4. Якщо has_signature = True, додати 1 бал до ОХА.
5. Якщо num_colors > 65 і colorfulness > 0.7, додати 2 бали до ОХА.
6. Якщо contrast < 0.4 або brightness < 0.45 або brightness > 0.75, відняти 1 бал з ОХА.

Після обчислення оцінки картина отримує етикетку:

• Автентична: якщо ОХА ≥ 5

• Невизначена: якщо ОХА < 5

• Answer у файлі подання буде Автентична або Невизначена для кожної картини з test.csv.

Завдання 2 – Групування картин за стилем художника (40 балів)

Відомо, що картини з набору даних були створені 5 відомими художниками, але інформація про художника недоступна.

Ваше завдання – присвоїти кожній картині з test.csv числовий ID між 0 і 4, так щоб картини, створені одним художником, отримали однаковий ID.

• Answer у файлі подання буде числовий ID (0, 1, 2, 3 або 4) для кожної картини з test.csv.
• Усі картини, створені одним художником, повинні мати однаковий ID.

Завдання 3 – Оцінка ціни картин (40 балів)

Для кожної картини, включеної в train.csv, ми маємо вказану ціну (колонка target_price). На основі інформації, доступної в train.csv, навчіть модель штучного інтелекту, яка зможе передбачити для картин з test.csv ціну.

Формат файлу подання

Файл submission.csv повинен містити:

• SampleID - взятий з файлу test.csv;
• subtaskID - може бути: Task1, Task2, Task3;
• Answer - значення, обчислене або оцінене для картини, вказаної через SampleID для завдання, вказаного через subtaskID.

Оцінювання

Підзавдання 1 – Оцінка автентичності

Для цього підзавдання використовується точне порівняння між поданими відповідями (Автентична / Невизначена) та правильними етикетками.

• Максимальний бал присуджується тільки якщо всі відповіді правильні.
• Якщо є неправильні відповіді, бал присуджується пропорційно, використовуючи правило простої пропорції.

Підзавдання 2 – Групування художників

Оцінювання проводиться за допомогою Adjusted Rand Index (ARI).

• Максимальний бал присуджується якщо:

• Для значень нижче цього порогу бал присуджується пропорційно.

Підзавдання 3 – Прогнозування ціни

Оцінювання проводиться за допомогою Mean Absolute Error (MAE).

Правила:

• MAE ≤ 500 → максимальний бал
• MAE ≥ 2000 → 0 балів
• Для значень між цими двома порогами бал присуджується пропорційно.