본 과제는 딥러닝 기반 이미지 분류 모델을 직접 설계하여,
50가지 다양한 음식 이미지를 정확하게 분류하는 것을 목표로 합니다.

학습 데이터(train/)는 각 음식 클래스별로 폴더가 정리되어 있으며,
테스트 데이터(test/)는 라벨 없이 파일명만 주어진 단일 폴더 구조입니다.
참가자는 이 테스트 이미지에 대한 예측 결과를 submission.csv 형식으로 제출해야 합니다.

본 과제를 통해 모델 설계의 창의성, 데이터 전처리 전략, 일반화 성능 등을 실험하고 학습하도록 합니다.