1. 문제 개요 🔩

몰드를 이용한 플라스틱 사출 성형은 소재의 온도가 내려가고 경화되는 과정에서 일정 수준의 변형이 일어나게 됩니다.
본 과제는 몰드의 종류와 곡률을 바탕으로 결과물의 특성값을 예측하는 과제입니다.
데이터에 대한 상세한 설명은 [데이터] 탭을 참조하시면 됩니다.

2. 평가 방법 🧪

평가 메트릭은 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용합니다.

3. 결과 검증 🔍

입상 대상자는 아래 저작물을 제출해야 합니다.
- 모델 학습 코드 : 구글 Colab에서 작동하는 train.ipynb 및 필요한 파일(외부 파일 등) 공유
- 모델 추론 코드 : 구글 Colab에서 작동하는 test.ipynb 및 필요한 파일(모델 가중치 등) 공유
- 모델 설명서 : 아래 양식에 맞게 작성 후 reviewers@aifactory.page와 공유
  - 양식 보기
- 코드와 주석의 인코딩은 모두 UTF-8을 사용하여야 합니다.
입상 대상이 되는 상위 제출 결과물은 재현성 검증 과정을 거쳐 순위를 확정짓게 됩니다.
재현성 검증은 다음 세 단계를 거쳐 이루어집니다.
1. 재추론 검증
  - 제출된 모델에서 주어진 데이터를 이용하여 결과가 정상 생성되는지 여부를 확인할 수 있도록 재추론합니다.
  - 원칙적으로 재추론을 통해 생성된 결과는 참가자가 실제 제출한 결과와 동일해야 합니다.
2. 재학습 검증
  - 제출된 모델이 허가된 데이터만을 사용하여 학습되었는지, 학습된 모델은 제출된 결과를 재현할 수 있는지의 여부를 재학습을 통해 검증합니다.
3. 소스코드 분석
  - 소스코드 표절, 미허가 데이터 사용, 모델 조건 불충족 여부 등을 소스코드 분석을 통해 검증합니다.
재현성 검증에 문제가 발생하거나 소스코드 표절을 비롯한 치팅이 확인되는 경우 원칙적으로 해당 제출 결과는 무효처리됩니다.

4. 대회 규칙 (중요) 📜

※ 본 대회는 http://aifactory.space 의 회원가입을 완료한 회원이 아래 규칙에 대해 동의한 경우에만 참가 가능합니다.

※ 대회 참여 중 규칙에 위배되는 상황이 발생한 경우, 입상이 취소될 수 있습니다.

팀 참가 관련

한 팀의 인원 제한은 최대 4명입니다.
팀 대표 1인만 대회참가 신청해주시면 됩니다.
제출은 반드시 팀 대표 1인의 아이디로 제출해주시기 바랍니다. 팀 대표 외 팀원의 아이디로 제출된 스코어는 최종순위로 인정되지 않습니다.
팀이 수상하는 경우 팀 대표에게 상금이 지급됩니다.

대회 제출 관련

해당 문제는 제출 관련 제한사항이 있습니다. 이전 제출 시점 기준으로 1시간 지난 시점부터 재제출이 가능하오니 이 점 참고 부탁드립니다.
본 대회에서는 외부 데이터의 사용이 불가능하며, 제공된 데이터만 사용 부탁 드립니다.
본 대회에서는 pre-trained 모델의 사용이 불가능합니다.