728x90 반응형 📂 프로젝트/◾ DACON2 [데이콘/DACON] 상추의 생육 환경 생성 AI 경진대회 (낯선 데이터 다루기, 데이터 전처리, 시계열 데이터 처리, EDA, GAN) [배경] 4차 산업혁명 시대를 맞아 농업 분야에서도 인공지능(AI) 기술이 널리 사용되어 IT 기술을 동원한 스마트팜 등 보다 효율적인 작물 재배가 가능해지고 있습니다. KIST 강릉 분원은 인공지능을 활용하여 국내에서 생장하는 식물 자원 중 유용한 소재를 탐색하고, 그 효능과 활용법에 대해 연구하고 있습니다. 이번 경진대회를 통해 작물의 수확량을 최고로 끌어올릴 수 있는 시간대별 최적 환경을 알아낼 수 있다면, 식물 재배와 관련한 제반 산업에 큰 도움이 될 것입니다. [주제] 생육 환경 생성 AI 모델 결과를 바탕으로 상추의 일별 최대 잎 중량을 도출할 수 있는 최적의 생육 환경 조성 [설명] 이번 경진대회에서는 예측 모델과 생성 모델 2가지 모두 개발해야 합니다. 상추의 일별 잎중량을 예측하는 AI .. 2023. 2. 8. [데이콘/DACON] 유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 (낯선 데이터 다루기, 데이터 전처리, EDA, StratifiedShuffleSplit, Optuna, Soft Voting) [배경] 유전체 염기서열에서 획득한 유전체 변이 정보인 Single Nucleotide Polymorphism 정보는 특정 개체 및 특정 품종에 따라 다른 변이 양상을 나타낼 수 있기 때문에 동일개체를 확인하거나, 동일 품종을 구분하는데 활용이 가능합니다. 따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 SNP 정보를 이용하여 A, B, C 품종을 분류하는 최고의 품종구분 정확도를 획득하는 것이 목표입니다. 농축수산 현장에서는 유전체 변이정보를 이용해서 품종을 구분하는 연구를 통해 품종의 다양성 혹은 품종 부정유통을 방지하기 위해 많이 활용하게 됩니다. [주제] 개체와 SNP 정보를 이용하여 품종 분류 AI 모델 개발 [설명] 시장에서 세 품종이 동시에 유통될 때, 각 품종의 고유한 생산품목(우유 및 식육)의 가.. 2023. 2. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형
