Requisitos del notebook
Si se envía como un equipo, todos los miembros del equipo deben aparecer listados.
Requisitos Obligatorios
• Un notebook con el código utilizado para generar el modelo final del desafío y la documentación asociada. Por notebook se entiende aquí, un notebook de interfase (también llamado notebook computacional), tales como Apache Zeppelin, Jupyter Lab, etc.
• El notebook debe ser capaz de generar la predicción de los valores del componente correspondientes al desafío y contener una descripción de los recursos necesarios para construir y/o ejecutar el modelo con éxito. El mismo debe ser reproducible (que, dados los datos de entrada, genere las predicciones como salida) y que se vea claramente el uso de los datos proporcionados (en las secciones preparación de datos, creación del modelo, entrenamiento y generación de las salidas).
• Un archivo .csv con la predicción de los valores de los componentes correspondientes en el desafío para el dataset de prueba (test). Se comunicará a los participantes las características que debe cumplir el archivo .csv generado.
Requisitos Opcionales
• La exploración de propiedades de los datos generando insights, la existencia de gráficas mostrando la performance del modelo, etc. y la existencia de textos (comentarios) aclaratorios.
Entrega
No hay límite de entregas por participante dentro del período de competencia. Solamente la última entrega será evaluada luego de finalizado el plazo.
Se informará directamente a los participantes inscriptos la forma de envío de notebook y archivo .csv.
¿Cómo se evaluarán las soluciones?
Las soluciones (notebooks) que se presenten serán evaluadas considerando:
• el Root-Mean-Squared-Error (RMSE) entre el valor real de la variable medida en laboratorio y el valor predicho entregado para cada una de las variables del desafío.
• la cantidad de predicciones que se encuentre en el rango del valor real correspondiente a esa predicción +- 10%.
¿Cómo se determinará el ganador?
Se harán dos rankings de las soluciones:
1 - ordenándolas de menor a mayor Root-Mean-Squared-Error (RMSE).
2 – ordenándolas de mayor a menor en cuanto a la cantidad de predicciones que se encuentre en el rango del valor real correspondiente a esa predicción +- 10%.
La solución ganadora será la que tenga un ranking promediado menor.
En caso de empate se valorará la exploración de propiedades de los datos generando insights, la existencia de gráficas mostrando la performance del modelo, etc. y la existencia de textos (comentarios) aclaratorios que se hayan entregado en el notebook.
En caso de que un ganador no cumpla con los requisitos de las bases, será descalificado por incumplimiento y podrá ser premiado el que sigue en orden en calificación.
La organización se reserva el derecho de descalificar a un participante por incumplimiento de las bases, no otorgar el premio ganador y declarar desierta la competencia.
