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Illustration IOAI Training

🇵🇪 Peru OPEIA 2026, Virtual Phase

Sentinel of the Metropolis

✍️ Corrigé par nous

Soft-sensor regression of a carbon-monoxide sensor response in Lima from temperature, humidity and NOx readings.

Données
Les données sont fournies avec l'énoncé.
À rendre
Un fichier de prédictions
Type de données
📊 Tableaux
Difficulté estimée
★★☆☆☆
Correction
Notre correction détaillée · à ouvrir plutôt après avoir cherché

S'y préparer sur la plateforme

Les chapitres du parcours qui préparent à cette épreuve.

Ces chapitres sont choisis d'après la correction : les afficher peut vous mettre sur la piste.

›Comment l'aborder
  1. Lire l'énoncé. Ce qu'il faut rendre, la métrique qui vous note, les limites de temps et de matériel.
  2. Explorer les données. Taille, format, valeurs manquantes, répartition des étiquettes.
  3. Vous évaluer d'abord. Gardez une partie des données d'entraînement de côté pour mesurer votre travail avant de soumettre.
  4. Partir simple, puis améliorer. Une première solution qui marche de bout en bout, puis un changement à la fois.
  5. Comparer avec une correction. Une fois que vous avez cherché, ouvrez-la et voyez ce que vous auriez fait autrement.

Liens repris d'index communautaires (checklist.sota-ai.org, awesome-ioai-tasks), pas tous vérifiés.

L'énoncé, les données et les solutions appartiennent à leurs auteurs ; nous ne faisons qu'y renvoyer.

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