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[LG 채용] AI 기반 회의 녹취록 요약 경진대회

  대회 링크 바로가기 클릭! 🌍AI 기반 회의 녹취록 요약 경진대회 🌟 문서화된 회의 녹취록에서 핵심 내용을 요약하는 생성요약 AI모델 개발 📆 대회 기간 : 2021년 09월 27일 ~ 2021년 10월 25일 🏆 총 상금 1,000만원 🏆상위팀 입사 희망자 LG 계열사 입사 추천(최상위 10명 서류 전형 면제) 및 LG AI인재풀 등록 🏛 주최 : LG AI Research 🏛 주관 : 데이콘 배경 회의에서 논의된 내용 중 핵심 안건을 정리해주는 회의 요약 서비스는 수기 회의록 작성에 드는 부담을 완화하고, 참여자들에게 논의 결과를 한 눈에 보여줄 수 있습니다. 이러한 서비스를 위해서는 긴 시간동안 다수의 발화자가 대화한 내용으로부터 핵심 내용을 가독성 좋은 요약문으로 생성하는 요약 모델 개발이 필수적입니다. 본 대회에서는 문서화된 회의 녹취록에 대해 요약문을 라벨링한 데이터셋을 활용하여 회의 내용을 요약하고자 합니다. 주제 문서화된 회의 녹취록에서 핵심 내용을 요약하는 생성요약 AI모델 개발 주최 / 주관 주최: LG AI Research 주관: 데이콘 참가 대상 대학생 / 대학원생 / 직장인 등 누구나 🏆 총 상금 1,000만원 1등 : 500만원 🥇 2등 : 300만원 🥈 3등 : 200만원 🥉 ※ 상위팀 입사 희망자 LG 계열사 입사 추천(최상위 10명 서류 전형 면제) 및 LG AI인재풀 등록 ※ 제세공과금 제외한 금액 입금 예정

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[데이콘] 병변 검출 AI 경진대회

대회 참가 링크   1. 배경 2000년대 이후 상용화 되어 현재 활발하게 시행중인 캡슐 내시경! 캡슐 내시경은 최소 침습 내시경으로 알약을 삼킬 수 있는 어린이 부터 노인에 이르기 까지 가장 손쉽게 소장의 병변을 찾아낼 수 있는 내시경입니다. 캡슐 내시경에서 정확하게 병변을 찾아내는 병변 검출은 크론병을 비롯한 소장 질환 진단을 위해 매우 중요합니다.하지만 촬영 시간이 길어서 판독에 전문가의 고도의 집중력과 시간 투자가 필요합니다.  캡슐 내시경에서 AI 가 정확하고 손쉽게 병변을 검출해 준다면, 의료진들에게 매우 큰 도움이 될 것입니다. 캡슐내시경 병변을 AI로 찾아내기 위해 '한국지능정보사회진흥원'과 '양산부산대학교병원'은 의료 현장에서 촬영되는 캡슐 내시경 이미지 데이터셋을 구축하였습니다. 구축된 데이터셋을 활용하여 정확한 진단이 가능한 AI를 만들어주세요.   2. 목적 캡술 내시경 학습용 이미지 데이터셋을 활용한 캡슐 내시경 병변 검출 AI 개발   3. 주최 / 주관 / 운영 주최 : 한국지능정보사회진흥원(NIA) 주관 : 양산부산대학교병원 운영 : 데이콘   4. 참가 대상 일반인, 학생 등 누구나    총 상금 1,000만원   1등 - 500만원 2등 - 300만원 3등 - 200만원 ※ 제세공과금 제외한 금액 입금 예정

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[데이콘 시각화]항공데이터와 온실가스 데이터 EDA

시각화 자료를 보시고 투표해주세요! https://dacon.io/competitions/official/235758/codeshare/3196     항공데이터와 공항 온실가스 EDA     현재의 지구 온난화는 논란의 여지가 없을 정도로 명백하며, 기온과 해수 온도의 상승, 빙하의 융해, 해수면이 상승하고 있습니다. 한 논문에 의하면 2012년 기준 전 세계 온실가스 배출량은 31,734 백만톤(이산화탄소)이며, 그 중 우리나라는 593 백만톤으로 전체 7위에 해당한다고 합니다. 이러한 온실가스 문제를 해결하고자 2016년 국제민간항공기구(International Civil Aviation Organization, ICAO)에서 이행을 결의한 바 있는 국제항공 탄소상쇄・감축제도(Carbon Offsetting and Reduction Scheme for International Aviation, CORSIA)가 2021년부터 시행될 예정이라 합니다. 하지만, 코로나19 감염이 발생하면서 운항 건수가 상당히 감소하였지만 백신 개발 및 코로나 장기화가 지속되면서 여행객이 점차 증가하고 국내 항공사에서도 국내선 이용자들의 타겟으로 한 마케팅을 진행하고 있습니다. 이처럼 항공기 운행이 이전보다 활력을 찾아가면서 이에 따라 온실가스 배출량이 증가할 것으로 보고 있습니다. 공항 및 항공기에서 배출되는 온실가스가 상당히 높다는 것을 바탕으로, 코로나19의 전, 후로 국내선 노선별 통계의 간단한 EDA와 코로나19 종식 시기 및 항공수요 회복의 불확실성으로 인한 향후 국제항공 온실가스 배출량에 대한 예측이 어려운 상황을 감안하여, 국내선 노선별 통계와 온실가스 배출량 데이터를 활용하여 온실가스 예측모델을 만들어보고자 합니다. ​ ​ #데이콘 #Dacon #시각화 #python #파이썬 #교통데이터 #국토교통부 #시각화자료 #데이터분석 #데이터시각화 #분석시각화 #데이콘#Dacon#시각화#python#파이썬#교통데이터#국토교통부#시각화자료#데이터분석#데이터시각화#분석시각화   

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[데이콘 우승자 인터뷰] #19 상점 총 매출 예측 대회 2위 수상자 인터뷰 (hello

1차 대회 2위 수상자 hellocrypto님 인터뷰를 공유합니다. "인터뷰 전문 보러가기" (클릭!) 수상을 진심으로 축하합니다. 수상 소감 부탁드립니다. 군생활을 하면서 힘들게 참여했는데 수상까지 하게 되어 저에게 뜻이 깊은 상입니다. 그리고 그만두려던 데이터 사이언스를 다시 붙잡게 된 계기가 되어 고맙기도 한 상입니다. 이번 계기로 꾸준히 공부하고 다양한 대회를 참여하면서 군생활을 마무리하고 관련 커리어를 갖도록 노력해 나가겠습니다. 상금으로는 부모님, 그리고 부대 후임들과 맛있는 식사/회식을 하고 나머지는 저축했습니다. (상금이 일부분만 입금되는 해프닝도 있었지만 담당 측에서 신속히 해결해주셔서 한 시름 덜었습니다^^.) 데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기나 데이터 분석 일을 하게 된 이유가 있다면 무엇인가요? 본래는 예전부터 데이터 스크레이핑에 관심이 많았습니다. 온라인 상에 퍼져 있는 수 많은 데이터를 끌어 모아 한 눈에 보기 편하게 전달하는 것에 매력을 느꼈습니다. 따라서 사이드 프로젝트로 항목에 따른 온라인 최저가 인쇄 사이트 추천, 웹소설 조회 수 및 매출 추이, 암호화폐 ICO 정보 취합 등 여러가지를 조금씩 진행해봤습니다. 그러다 보니 그 이상으로 무언가를 해보고 싶어졌습니다. 비전공자라 뒤늦게 우연히 ‘데이터 사이언스’라는 키워드를 접하게 되었고 저에게 ‘유레카’의 순간이었습니다.   열심히 모은 데이터를 단순히 정렬해서 보여주는 것만 아니라 토대로 분석과 예측을 할 수 있다니! 그렇게 데이터 분석의 길에 빠져들었습니다.  

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