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      "content": "## 파일 설명\n다운로드를 받은 후 압축을 풀고 해당 데이터로 모델을 만들면 됩니다.\n\nTRAIN, VAL을 활용하여 모델을 훈련하면 됩니다.\nTEST데이터에 대해 TRAIN, VAL을 통해 훈련한 모델로 예측을 수행하면 됩니다.\n\nexample.csv는 제출용 파일 양식입니다. 해당 양식으로 작성하여주시면 되고,\nSubmission을 통해 제출하여 리더보드에 점수를 올릴 수 있습니다.\n\nTRAIN안에 NORMAL, PNEUMONIA 두가지 클래스를 분류하는 모델을 만들어주시면 됩니다.\nTEST데이터 역시 두가지 클래스로 구성되어 있습니다.\n",
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      "content": "- TEST데이터를 예측하여 csv를 만들어 제출하시면 됩니다.\n- 다른 데이터를 보고 사용하시면 안됩니다.\n- Pre-train 모델을 사용할 수 있습니다.\n- 성능이 성적에 반영됩니다.\n- 부정행위를 사용할 경우 (다른 데이터를 통해 답을 뽑아내 참고하거나, 비이상적인 점수) 0점 처리됩니다.",
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      "content": "# 성균관대학교 고급머신러닝/딥러닝 Competition입니다.\n\n폐렴질병을 예측하는 모델을 만드는 컴페티션입니다. TRAIN, VAL을 활용하여 TEST데이터를 예측해주시면 됩니다.\n\n## 중요규칙\nImagenet으로 학습한 사전학습 모델은 활용가능합니다.\n이 이외에 어떠한 사전학습 데이터는 허용되지 않습니다. \n허용되지 않은 데이터셋에 대해서 활용할 경우 부정행위로 간주됩니다.\n\n## 평가 메트릭\n실제 테스트의 모든 데이터가 채점에 활용되지 않고, 일부 데이터만을 활용하여 채점됩니다. 실제 점수는 100%데이터를 모두 활용하여 채점된 점수가 반영됩니다. 리더보드에는 Accuracy로 채점되어 순위가 나열됩니다.\n\n## Submission Format\n제출을 위해서 Id와 Category를 포함한 CSV파일을 제출해야합니다. Id는 0.jpeg부터 623.jpeg까지 오름차순으로 정렬되어야하고, Category는 질병명을 작성해주시면 됩니다.\n\n파일은 아래와 같이 헤더를 가져야하고, 각 컬럼은 다음과 같은 포멧으로 만들어져야합니다..\n```\nId,Category\n0.jpeg,NORMAL\n1.jpeg,PNEUMONIA\n```",
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