お知らせ
[2023/12/06] 表彰式の詳細について
参加URLはこちら
〈アジェンダ〉
・開会
・ソニーグループのデータ事業についてご紹介(15分)
・今回のコンペティションテーマについて
・コンペティション 受賞者発表
・今回受賞者の発表
・受賞者より 解法プレゼン+Q&A(10分/1名×3名)
・ソニーよりお知らせ
・閉会
[2023/10/27] リーダーボードと評価用データの更新の完了のお知らせ
下記の【リーダーボードと評価用データの更新について】について対応が完了いたしました。
大変お手数おかけし申し訳ございませんが、X_test.npyやsample_submit.csvの再ダウンロードをお願いいたします。
[2023/10/27] リーダーボードと評価用データの更新について
現在提供している評価データ(X_test.npy)において、多くの参加者が高得点を容易に達成していることを確認しました。
その結果、本コンペティションの競技性が低下していると認識しております。
そこで、新たな評価データの配布を行い、本日16時ごろより下記のようにリーダーボードのリセット対応を行います。
・投稿の受付一時停止
・データの差し替え
・リーダーボードのリセット
また、新たな評価データは以下のとおりに処理を行いました。
・ラベルが4、5、6の画像を増やし不均衡化
・サイコロが3つ写っている画像の追加(この場合、3つのサイコロの目の合計を予測してください)
・上記追加したデータセット全体にランダムなレベルでノイズ加工
このような状況を招く運営のミスに関して、参加者の皆様にご迷惑をおかけし心よりお詫び申し上げます。
引き続き、公平かつ厳正なコンペティションの運営を目指してまいりますので、何卒ご理解とご協力を賜りますようお願い申し上げます。
[2023/10/25] 期間中のイベントについて
コンペ期間中、ソニー社員との交流イベントを実施します。
ソニーグループのご紹介だけでなく、社員とインタラクティブに会話出来る場をご用意する予定ですので、ソニーについて知りたい、コンペの解法についてソニー社員と議論したい方などは是非ご参加ください。
【実施概要】
11/2(木)19:00~20:00
11/7(火)19:00~20:00
【場所】
オンライン(Microsoft Teams)
【アジェンダ(予定)】
・ソニーグループについてのご紹介
・ソニーのデータ活用のご紹介(当社のエンジニアが登壇します)
・QAセッション
-ソニーについての質問
-今回のテーマ解法についてのディスカッション
【申込フォーム】
コンペティションへの参加登録後にアクセスできるコンペページ上よりお申し込みいただけます。
コンペティションへの参加登録がお済みでは無い方は、こちらよりご登録ください。
▼はじめに:主催企業からのメッセージ
ソニーでは、Purpose(存在意義)である「クリエイティビティとテクノロジーの力で、世界を感動で満たす」これらの事業を支え、を実現するために、日々エンジニアたちが自己研鑽に励んでいます。
その一環として、ソニーには、組織を横断して同じ専門性のエンジニアが集まる「技術戦略コミッティ」という活動があり、同じ技術領域を担うエンジニアが集まる会社の技術力の強化と持続的な成長に貢献しています。
本イベントは、データ・アナリティクス、ソフトウエアやクラウド開発の専門家で構成される「ソフトウエア戦略コミッティ」の主催で、データ分析の課題に取り組むコンペティションを実施するほか、会期中には社員自らが参加者に向けてソニーのデータ解析の取り組みを紹介するプログラムも予定しています。
ぜひ、ソニーグループのデータコンペティションにご参加ください!
▼コンペ期間中のイベントについて
コンペ参加者限定で、ソニーのエンジニア社員との交流企画も予定しています。
解法や技術の話などをフラットにお話しできる場とする予定ですので、そちらも併せてお楽しみください。
▼テーマ概要
1つ〜3つのサイコロの画像のバイナリデータから、目の合計(18種)を分類するモデルを作成していただきます。
目が最大3つの特殊なサイコロを使用しており、目の数え方の定義も異なるため、黒い点の数を数えるだけでは予測はできません。回転などをうまく利用し、精度を上げてみましょう。
▼参加資格
日本在住かつ日本国籍を保有する方、または日本在住かつ在留資格を保有する方
▼入賞資格
表彰式(オンライン)でプレゼンテーションが可能であること
■表彰式 日時
12/11 19:00~20:00
■アジェンダ
・ソニーのデータ事業についてご紹介
・コンペテーマについての解説
・受賞者発表、プレゼン
・ソニーよりお知らせ
▼データ概要
- 課題種別:分類
- データ種別:画像
- 学習用データサンプル数:200,000 枚のバイナリデータ
- 評価用データサンプル数:24,922 枚のバイナリデータ