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      "content": "A. 데이터 설명  <br><br>\n\n본 대회에서는 한국수력원자력(주)에서 제공받은 원자력 발전소 모사 데이터가 제공됩니다<br>.<br>\n\n주어진 데이터 내에서 발전소의 상태가 변하며 변하기 전 발전소 상태를 상태_A, 변한 후 상태를 상태_B라고 할 때<br><br>\n\n데이터를 기반으로 상태_B를 판단하는 것이 대회의 목적입니다. 모든 데이터는 같은 상태 (상태_A)에서 시작합니다.<br><br>\n\n\n\n데이터는 0초에서 15초 사이에 상태가 변하기 시작합니다. 모든 데이터가 숫자로 이루어져 있습니다.<br><br>\n\n훈련 데이터로는 약 10분 데이터가 주어지며 테스트 데이터로는 1분 간 데이터가 주어집니다. 즉 1분 데이터만 사용하여 평가합니다. <br><br>\n\n## 훈련데이터와 학습데이터는 모두  원할한 실습 진행을 위해서 256으로 차원 축소되어 제공 되었습니다 \n\n\n<br><br><br><br>\nB. 파일 설명<br><br>\n\n1. pca_train.csv(9.81GB) : 훈련 데이터가 포함된 csv 파일입니다.<br><br>\n\n2. pca_test.csv(879MB) : 테스트 데이터가 포함된 csv  파일입니다.<br><br>\n\ntrain과 test의 id는 중복되지 않습니다.<br><br>\n\n3. train_label.csv(6.78KB) : 훈련데이터의 id (파일 이름)에 해당되는 상태_B를 정리한 파일입니다.<br><br>\n\n4. sample_submission.csv(283KB) : 제출 형식과 동일한 샘플 데이터 입니다.<br><br>\n\n\n\n",
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      "content": "## 교과목 정보\n- 세종대학교 지능기전공학부 (최유경교수)\n\n## 원자력 상태 판단 \n본 과제는 원자력 데이터가 주어질 때 상태를 분류하는 문제 입니다. \n본 과제는 [심층신경망 I](https://github.com/sejongresearch/ArtificialIntelligence/blob/main/LectureNote/%5B%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%84%82%E1%85%B3%E1%86%BC%5D%5B6%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%84%8E%E1%85%A1%5D%5B%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%85%E1%85%A9%E1%86%AB%5D%20%E1%84%89%E1%85%B5%E1%86%B7%E1%84%8E%E1%85%B3%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%A1%E1%86%BC%20I.pdf) 을 기반으로 원자력발전소 상태를 판단하여 베이스라인을 넘기시면 됩니다. \n- 주어진 데이터를 이용하여 원자력발전소의 상태을 예측하는 문제입니다.\n## DNN을 이용한 원자력 상태 판단\n- 본 과제에서는 수업시간에 배운 DNN을 이용하여 1차원 원자력 상태 판단를 분류합니다\n\n## 코멘트\n- 현재 베이스라인은 SGD optimizer를 사용한 결과입니다. 하지만 기존 베이스라인과 overview에서는 Standard  Scaler와 Adam optimizer 사용했었기 때문에 두 라이브러리를 사용한다 해서 문제가 되지 않는다는 점 알려드립니다. \n\n\n- 과제 진행에 어려움이 있다면, 담당 조교(한대찬)와 상의하세요.",
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