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      "name": "data-description",
      "content": "Estos datos contienen registros de EEG de diversas personas, registrado en condiciones experimentales. Se puede encontrar una descripción detallada de los datos en: *G. Pressel-Coreto, I. E. Gareis, H. L. Rufiner*. (2016) **Base de datos de acceso abierto de señales de EEG registradas durante el habla imaginada**. XII Simposio Internacional sobre Procesamiento y Análisis de Información Médica (SIPAIM). https://sinc.unl.edu.ar/sinc-publications/2016/PGR16/\n\nEste conjunto de datos ha sido registrado a partir de 15 personas, con diferente número de ensayos entre ellos.\n\nLos datos de entrada se basan en registros temporales de los distintos canales (F3/F4, C3/C4, P3/P4), como se describe en la siguiente imagen:\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F16048619%2F1fdda36e3390a9d258b940fdfd4d0a1f%2FScreenshot%202023-07-21%20at%2011.53.08.png?generation=1689952699264255&alt=media)\n\n## Archivos\n\n*   **train.csv** - conjunto de datos de entrenamiento\n*   **test.csv** - conjunto de datos de test\n*   **random_sample_submission.csv** - ejemplo de predicciones para ser subido a esta plataforma\n\n## Columnas\n\n*   `subject_id` - código identificador de la persona\n*   `F3_1` - marca temporal en el instante 1 del canal F3.\n*   `F3_2` - marca temporal en el instante 2 del canal F3.\n* ...\n*   `P4_1` - marca temporal en el instante 1 del canal P4.\n*   `P4_2` - marca temporal en el instante 2 del canal P4.\n*   etc.",
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      "content": "Esta competencia es organizada por el sinc(i) - UNL/CONICET, en marco de las jornadas [IA@Litoral 2023](https://sinc.unl.edu.ar/ia-litoral/).\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F16048619%2F2b39943a45a10bc03b48ca0e6892b38a%2FPara_Redes_Color.png?generation=1693313341865657&alt=media)\n\nEsta apasionante competencia desafía a los participantes a desarrollar algoritmos de inteligencia artificial capaces de clasificar con precisión diferentes patrones de señales cerebrales registradas mediante electroencefalografía (EEG) para determinar qué palabras imagina una persona que está pronunciando.\n\nEn esta competencia, los participantes tendrán acceso a un conjunto de datos de EEG registrados en diferentes individuos a quienes se les pidió que pensaran en ciertos comandos, que cubren diversas condiciones experimentales. El objetivo es utilizar técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de señales para desarrollar modelos que puedan discernir correctamente en señales de EEG si una persona está pensando en una vocal (/a/, /e/, /i/, /o/, /u/) o en una dirección. Es posible encontrar más detalles sobre estos experimentos en [1], debido a que es una de las bases de datos abiertas más citadas sobre habla imaginada y fue desarrollada por científicos de Argentina. Esto convierte la competencia en una alternativa muy desafiante ya que diferentes autores han probado distintos enfoques, pero todavía hay mucho margen de mejora. Para este trabajo, los datos fueron ofuscados con el fin de generar una competencia leal.\n\nLos participantes pueden utilizar cualquier lenguaje de programación y bibliotecas de aprendizaje automático. Además, se proporcionarán herramientas y recursos para ayudar a los participantes a familiarizarse con los datos y comprender los desafíos específicos asociados con la clasificación de señales EEG. Más info en el siguiente Google Colab: [enlace al Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Wwu-QmpFtGjVx7It-qdtZJfXbx5WXxwH?usp=sharing).\n\n¡Poné a prueba tus habilidades en el apasionante campo de la clasificación de señales de electroencefalografía relacionado con la comunicación oral! Esta competencia ofrece una oportunidad única para explorar nuevas técnicas de inteligencia artificial y demostrar tu capacidad para descifrar los secretos del cerebro humano. Los mejores participantes tendrán la oportunidad de presentar sus enfoques y resultados en una sesión especial durante la conferencia.\n\n![](https://sinc.unl.edu.ar/wp-content/themes/sinci/img/sinc-logo.png)\n\nhttps://sinc.unl.edu.ar/",
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      "content": "Todas las presentaciones serán evaluadas según la métrica accuracy.\n\n**La reproducibilidad es importante**. Al finalizar la competencia se pedirá a los primeros puestos un Jupyter Notebook que genere las salidas predichas a partir de los datos proporcionados. Se pueden utilizar otras fuentes de datos, soluciones o modelos pre-entrenados mientras sean públicos. Se penalizará las entregas con soluciones tramposas.\n\n---\n\n**Archivo de Presentación**\nEl archivo debe contener un encabezado y tener el siguiente formato, donde True indica que esa señal corresponde a una vocal:\n\nid,prediccion\n1,True\n2,False\n3,True\n",
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      "content": "Al participar en esta competencia, los participantes deben aceptar el siguiente listado de reglas:\n\n- Una cuenta por participante: una persona no debe registrarse en Kaggle desde varias cuentas y, por lo tanto, no puede realizar envíos desde varias cuentas.\n\n- Límites del equipo: el tamaño máximo del equipo es 2.\n\n- Límites de envío: se puede realizar un máximo de 5 envíos diarios. Puede seleccionar 1 envío final para competir.\n\n- Trabajo original: a todos los participantes se les podrá solicitar presentar su trabajo. El plagio o el uso de soluciones de otros implica la descalificación.\n\n- Código compartido: se motiva a los participantes a compartir su código con la comunidad una vez finalizada la competencia. La colaboración y el intercambio de conocimientos son vitales para el avance en cualquier campo de estudio.\n\n- No asistencia externa: Los participantes no deberán recibir ninguna ayuda durante la competencia, excepto apoyo técnico general y aclaraciones sobre los lineamientos de la competencia por parte de los organizadores.\n\n- No hacer trampa: cualquier tipo de trampa, incluidas, entre otras, la falsificación de datos, la manipulación engañosa de modelos o el uso de datos con licencias inapropiadas durante la competencia, dará lugar a la descalificación.\n\n- Uso de datos: los participantes pueden utilizar conjuntos de datos externos para mejorar sus modelos si la licencia lo permite. Los ganadores deberán revelar el origen y los detalles de estos conjuntos de datos.\n\n- Innovación en la escasez de datos: se motiva a los participantes a desarrollar técnicas innovadoras para abordar la escasez de datos. El enfoque principal debe estar en soluciones creativas que maximicen el potencial del conjunto de datos proporcionado.\n\n- Consideraciones éticas: serán descalificados los modelos o soluciones que involucren prácticas sesgadas, daño a individuos o grupos, o violen normas éticas.\n\n- Envío válida según fechas: los participantes deben enviar sus soluciones finales antes de la fecha límite especificada. No se considerarán envíos tardíos.\n\n- Evaluación justa: las métricas y criterios de evaluación de la competencia se comunicarán de forma transparente a todos los participantes para garantizar la equidad.\n\n- Resolución de disputas: en caso de cualquier disputa o inquietud, la decisión de los organizadores de la competencia será definitiva.\n\n- Documentación del código: Los participantes ganadores deberán proporcionar documentación clara de su código, haciéndolo comprensible para los jueces y usuarios potenciales.\n\nLes recordamos a todos que el espíritu de esta competencia es fomentar la innovación y la resolución creativa de problemas. ¡Buena suerte y que comience la competencia!",
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