GST में प्रेडिक्टिव मॉडल विकसित करने के लिए ऑनलाइन चैलेंज

इसके बारे में

इस हैकाथॉन का उद्देश्य है, दिए गए डेटा सेट के आधार पर एडवांस, डेटा-चालित AI और ML समाधान विकसित करने में भारतीय छात्रों, शोधकर्ताओं और नवप्रवर्तकों को शामिल करना। प्रतिभागियों के पास एक व्यापक डेटा सेट का ऐक्सेस होगा, जिसमें लगभग 900,000 रिकॉर्ड होंगे, जिनमें से प्रत्येक में लगभग 21 एट्रिब्यूट और टारगेट वेरिएबल होंगे। इस डेटा को गुप्त रखा गया है, सावधानी से लेबल किया गया है, और इसमें प्रशिक्षण, परीक्षण और एक गैर-मान्य सबसेट शामिल है, जिसे विशेष रूप से GSTN द्वारा अंतिम मूल्यांकन के लिए आरक्षित किया जाता है।

प्रतिभागियों को बताई गई चुनौती से निपटने के लिए इनोवेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) एल्गोरिदम को डिजाइन और लागू करने के लिए इस डेटासेट का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।

इसके अतिरिक्त, इस पहल का उद्देश्य शिक्षा जगत और उद्योग के पेशेवरों के बीच सहयोग को बढ़ावा देना है, जिससे प्रभावी और व्यावहारिक समाधानों का विकास किया जा सके, जो GST एनालिटिक्स फ़्रेमवर्क को मज़बूत बनाते हैं।

भागीदारी

भारतीय छात्र या शैक्षणिक संस्थानों से जुड़े शोधकर्ता, या भारतीय स्टार्टअप और कंपनियों से जुड़े कामकाजी पेशेवर इस हैकाथॉन में भाग ले सकते हैं। प्रतिभागी को भारत का नागरिक होना चाहिए।

लॉगइन और रजिस्ट्रेशन

सभी प्रतिभागियों को जनपरिचय, पर रजिस्टर करना होगा। एक रजिस्टर्ड यूज़र सीधे https://event.data.gov.in पर लॉगइन कर सकता है और हैकाथॉन में भाग लेने के लिए ज़रूरी जानकारी सबमिट कर सकता है। उम्मीद है कि प्रतिभागी सटीक और अप-टू-डेट जानकारी सबमिट करेंगे और सबमिट करने से पहले उन्हें इसकी पुष्टि करनी होगी।

लॉगइन और रजिस्ट्रेशन के स्टेप्स:

1. चैलेंज पेज एक्सेस करें https://event.data.gov.in/challenge/online-challenge-for-developing-a-predictive-model-in-gst/
2. भाग लेने के लिए 'लॉगइन करें' पर क्लिक करें।
3. यूज़र को जनपरिचय साइट पर रीडायरेक्ट किया जाता है। प्रतिभागी निम्नलिखित तरीकों से क्रेडेंशियल्स का इस्तेमाल करके लॉगइन कर सकते हैं:
   • यूजर नेम - प्रतिभागी यूजरनेम और पासवर्ड के जरिए लॉगइन कर सकते हैं।
   • मोबाइल - प्रतिभागी मोबाइल नंबर और पासवर्ड के जरिए लॉगइन कर सकते हैं।
   • अन्य - प्रतिभागी ईमेल ID और पासवर्ड के जरिए लॉगइन कर सकते हैं।
4. लॉग-इन करने के बाद, यूज़र को जनपरिचय से इवेंट साइट (https://event.data.gov.in) पर रीडायरेक्ट किया जाता है।
5. नया यूज़र लॉगइन -> जो प्रतिभागी जनपरिचय में नए हैं, उन्हें सबसे पहले जनपरिचय पर रजिस्टर करना होता है।
   • जनपरिचय अकाउंट रजिस्ट्रेशन की प्रक्रिया में प्राथमिक तौर पर मोबाइल नंबर डालना होता है।
   • यह सलाह दी जाती है कि प्रतिभागी इवेंट साइट (https://event.data.gov.in). Steps for doing so are mentioned below –
     • स्टेप 1- जनपरिचय साइट पर लॉगइन करने के बाद। प्रोफ़ाइल पेज एडिट करने के लिए इस लिंक पर जाएं — https://janparichay.meripehchaan.gov.in/v1/pehchaan/editprofile.html
     • स्टेप 2 - 'सत्यापन विवरण' में, 'सत्यापन पैरामीटर चुनें' ड्रॉपडाउन में से 'प्राथमिक ईमेल ID' चुनें।
     • स्टेप 3 - टेक्स्ट फ़ील्ड में ईमेल ID डालें और 'सत्यापित करें' पर क्लिक करें।
     • स्टेप 4 - बताई गई ईमेल ID पर भेजा गया OTP भरें और 'सबमिट करें' पर क्लिक करें।
     • स्टेप 5- इस सेवा से लॉगआउट करें और इसे ऐक्सेस करने के लिए मोबाइल नंबर या ईमेल ID के जरिए फिर से लॉगइन करें।
6. पुराने जनपरिचय यूज़र जिनके जनपरिचय अकाउंट में कोई ईमेल ID नहीं है -> इन प्रतिभागियों को सलाह दी जाती है कि वे पहले जनपरिचय अकाउंट में अपनी ईमेल ID अपडेट करें। ऐसा करने के स्टेप ऊपर बताए गए हैं।

हैकाथॉन का स्ट्रक्चर

• हैकाथॉन को एक ऑनलाइन कार्यक्रम के रूप में आयोजित किया जाएगा, जिसमें प्रतिभागियों को रजिस्टर करने, प्रत्येक समस्या कथन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट को ऐक्सेस करने और विकसित प्रोटोटाइप सबमिट करने की प्रक्रियाएँ होंगी। एक ऑफ़लाइन इवेंट होगा, जिसमें फ़ाइनल/दूसरे राउंड के लिए शॉर्टलिस्ट किए गए प्रतिभागी होंगे।
• भारतीय छात्र या शैक्षणिक संस्थानों से जुड़े शोधकर्ता, या भारतीय स्टार्टअप और कंपनियों से जुड़े कामकाजी पेशेवर इस हैकाथॉन में भाग ले सकते हैं। प्रतिभागी को भारत का नागरिक होना चाहिए।
• प्रतिभागियों से अपेक्षा की जाती है कि वे अधिकतम पाँच सदस्यों की टीम बनाएँ, जिसमें कम से कम एक टीम लीड भी शामिल हो। एक प्रतिभागी, सिर्फ़ एक टीम के सदस्य के तौर पर रजिस्टर कर सकता है।
• हैकाथॉन में रजिस्ट्रेशन शुरू होने से लेकर विकसित प्रोटोटाइप सबमिट करने की अंतिम तारीख तक 45 दिनों से अधिक का समय लगेगा।
• प्रतिभागियों को एक डेटासेट मिलेगा जिसमें 9 लाख रिकॉर्ड होंगे, जिनमें से प्रत्येक को लगभग 21 एट्रिब्यूट मिलेंगे। डेटा को गुमनाम करके लेबल किया जाता है, जिसमें प्रशिक्षित, मान्य और गैर-मान्य डेटासेट शामिल होते हैं।
• सॉल्यूशन प्रोटोटाइप सबमिट करने से पहले, प्रतिभागियों को GIT (https://www.github.com) रिपॉजिटरी में अपना कोड और YouTube पर एक वैकल्पिक डेमो/प्रॉडक्ट वीडियो अपलोड करना होगा।
• ऑनलाइन सबमिशन के लिए, मूल्यांकन के लिए निम्नलिखित आवश्यक/वैकल्पिक फ़ील्ड शेयर किए जाने चाहिएः
  • विचार/अवधारणा
  • प्रोजेक्ट के बारे में जानकारी
  • सोर्स कोड का URL (github.com)
  • वीडियो URL
  • GitHub का यूनिक सोर्स कोड चेकसम — चेकसम बनाने के स्टेप्स का उल्लेख बाद के स्टेप्स में किया गया है।
  • प्रोजेक्ट रिपोर्ट

• हैकाथॉन की मूल्यांकन प्रक्रिया की देख-रेख जूरी सदस्यों के एक प्रतिष्ठित पैनल द्वारा की जाएगी, जिसमें मशीन लर्निंग, डेटा साइंस और टैक्स एडमिनिस्ट्रेशन के क्षेत्र के विशेषज्ञ शामिल होंगे। निष्पक्ष और व्यापक मूल्यांकन सुनिश्चित करने के लिए जूरी पहले से निर्धारित मानदंडों के आधार पर प्रत्येक सबमिशन का सख्ती से आकलन करेगी।

समस्या कथन

Given a dataset D, which consists of:

D_train A matrix of dimension R(mn) representing the training data.

D_test A matrix of dimension R(m1n) representing the test data.

We have also provided corresponding target variable Ytrain matrix dimension of R(m1) and 

Ytest   with matrix dimension of R(m11).

The objective is to construct a predictive model Fθ(X)→ Y_pred that accurately estimates the target variable Y{i} for new, unseen inputs X{i}

स्टेप्स:

1. मॉडल निर्माणः

Define a predictive function Fθ(X) parameterized by θ that maps input features X to predicted outputs Y_pred.

The model Fθ(X) should be designed to capture the relationship between the input features and the target variable effectively.

Optimize the model parameters by minimizing a loss function L(Y,Fθ(X)) using the training data D_train

 

Consider incorporating feature transformations, feature engineering, or feature selection to enhance the models predictive performance.

Apply the learned model Fθ *(X) (with optimized parameters 𝜃∗) to the test data D_test to generate predictions Y_pred for each input Xj∈{X1,X2,,Xm1}.

            Evaluate the models performance by calculating accuracy or other relevant metrics M on the test predictions Y_{pred_test}.

Refine the model by iteratively adjusting θ or modifying  Fθ(X) to improve performance on the chosen evaluation metrics M.

Present the predicted outputs Y_{pred_test} along with a detailed report that includes:

• • नियोजित मॉडलिंग दृष्टिकोण (उचित रूप से टिप्पणी किए गए कोड, सहायक उद्धरण आदि)।
  • मूल्यांकन के लिए इस्तेमाल किए गए मेट्रिक्स।
  • हैकाथॉन के लिए निर्धारित मेट्रिक्स के अनुसार मुख्य प्रदर्शन संकेतक।

** अपना समाधान सबमिट करने से पहले कृपया 'सबमिशन और अपेक्षा' पेज देखें।.

AI/ML आधारित एल्गोरिथम बनाने के लिए टेक स्टैक

• प्रतिभागियों को दी गई चुनौती से निपटने के लिए, अपने यूनिक फ़ंक्शन (f (x)) बनाकर कुछ नया करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।
• प्रतिभागियों को मॉडल बनाने के लिए अपनी पसंद के किसी भी तकनीकी स्टैक का इस्तेमाल करने की स्वतंत्रता है। इस सुविधा से वे उन टूल और टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल कर सकते हैं, जिनमें वे सबसे ज्यादा माहिर हैं, जिससे प्रभावी और आविष्कारशील समाधान तैयार किए जा सकते हैं और इस हैकाथॉन के गणितीय फंक्शन को हासिल किया जा सकता है।
• प्रतिभागियों को प्रदर्शन को बढ़ाने और परीक्षण डेटा पर बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मिश्रित करने, विभिन्न तकनीकों का पता लगाने और प्रयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।

पुरस्कार

हैकाथॉन शीर्ष प्रदर्शन करने वाली टीमों के लिए महत्वपूर्ण पुरस्कार प्रदान करता है, और ये इस प्रकार हैंः

1. पहला पुरस्कार: 25 लाख रुपये
2. दूसरा पुरस्कार: 12 लाख रुपये
3. तीसरा पुरस्कार: 7 लाख रुपये
4. महिलाओं की पूरी टीमों के लिए 5 लाख रुपये का विशिष्ट पुरस्कार (शीर्ष तीन पुरस्कारों के अलावा)

• पुरस्कार तभी दिए जाएंगे जब बनाया गया मॉडल एक व्यवहार्य उत्पाद के रूप में डिज़ाइन किए गए समाधान की उपयोगिता के बारे में जूरी को पूरी तरह से संतुष्टि करे।
• अगर जूरी को समस्या कथन का सही समाधान प्रदान करने वाला कोई मॉडल नहीं मिलता है, तो घोषित पुरस्कारों के बदले 3 लाख रुपये, 2 लाख रुपये, 1.5 लाख रुपये और 1 लाख रुपये के सांत्वना पुरस्कार दिए जाएंगे।

सांत्वना पुरस्कार

* ध्यान दें कि घोषित किए गए पुरस्कार शुरुआती चरण में नहीं बल्कि दूसरे राउंड में चुने जाने के बाद दिए जाएंगे।

नियम और शर्तें

GST एनालिटिक्स हैकाथॉन के लिए नियम और शर्तें

ये नियम और शर्तें GST एनालिटिक्स हैकाथॉन पर ऑनलाइन हैकाथॉन को नियंत्रित करती हैं। इवेंट में रजिस्टर करके और भाग लेने से, यह माना जाता है कि आपने नीचे दिए गए नियमों और शर्तों के साथ-साथ OGD प्लेटफ़ॉर्म इंडिया के इस्तेमाल की शर्तें भी स्वीकार कर ली हैं।

सामान्य नियम और शर्तें

हैकाथॉन के लिए आवेदन करते समय कृपया इन नियमों और शर्तों को ध्यान से पढ़ें। हैकाथॉन में भाग लेने और शॉर्टलिस्ट या विजेता घोषित किए जाने के योग्य होने के लिए, प्रतिभागियों को इन नियमों और शर्तों का पालन करना होगा:

1. प्रतिभागियों को उच्च स्तर के व्यवहार और प्रोफेशनलिज़्म का पालन करना चाहिए। उत्पीड़न, भेदभाव और अनुचित व्यवहार को बर्दाश्त नहीं किया जाएगा। प्रतिभागियों को आयोजकों के सभी निर्देशों का पालन करना होगा।
2. भाग लेने वाली टीमें GSTN द्वारा बताई गई समस्या कथन का समाधान कर सकती हैं और समस्या कथन के लिए बताए गए इनोवेटिव प्रोडक्ट्स और सेवाएँ सबमिट कर सकती हैं।
3. प्रतिभागियों को अपनी संपर्क जानकारी को सटीक और अप-टू-डेट रखना चाहिए।
4. किसी व्यक्ति या टीम के लिए सिर्फ़ एक जनपारिचय/OGD आकउंट की अनुमति है। अगर एक ही उम्मीदवार या टीम के एक से ज़्यादा आकउंट मौजूद हैं, तो टीम और व्यक्तिगत उम्मीदवार दोनों की उम्मीदवारी स्वचालित रूप से अयोग्य हो जाएगी।
5. सबमिशन के हिस्से के तौर पर, प्रतियोगी आवेदन की मौलिकता और स्वामित्व को प्रमाणित करता है, जैसा कि सबमिशन के समय अपलोड किए गए दस्तावेज़ों में विस्तृत किया गया है/बताया गया है।
6. प्रतिभागी (ओं) को यह सुनिश्चित करना होगा कि उनके काम को पहले कभी प्रकाशित या सम्मानित नहीं किया गया हो।
7. अगर प्रतिभागी अपने रोज़गार के दायरे में, किसी कर्मचारी, ठेकेदार या किसी अन्य पार्टी के एजेंट के तौर पर काम कर रहे हैं, तो प्रतिभागी गारंटी देते हैं कि ऐसी पार्टी को प्रतिभागियों के कार्यों की पूरी जानकारी है और उसने इसके लिए सहमति दे दी है, जिसमें पुरस्कार/प्रमाणपत्र की संभावित प्राप्ति भी शामिल है। प्रतिभागी आगे यह भी गारंटी देते है कि उनकी कार्रवाई नियोक्ता या कंपनी की नीतियों और प्रक्रियाओं का उल्लंघन नहीं करती हैं।
8. प्रतिभागी यह सुनिश्चित करेंगे कि कोड वायरस, मैलवेयर से मुक्त है।
9. प्रतिभागी इस प्रतियोगिता का इस्तेमाल कुछ भी ग़ैरक़ानूनी, भ्रामक, दुर्भावनापूर्ण या भेदभाव करने वाला काम करने के लिए नहीं करेंगे।
10. सबमिट करने पर प्रतिभागी सहमत होते हैं कि सबमिट किया गया मॉडल GSTN की संपत्ति के रूप में होगा और प्रतिभागी GSTN को विशेष बौद्धिक संपदा के स्वामित्व का अधिकार प्रदान करते हैं।
11. प्रतिभागी और भाग लेने वाली टीम गोपनीयता की सुरक्षा के लिए सभी उचित उपाय करने और सबमिट किए गए मॉडल या मॉडल से जुड़ी किसी अन्य गोपनीय जानकारी के उपयोग या प्रदान किए गए डेटा के अनधिकृत रूप से प्रकटीकरण से बचने के लिए सहमत हैं।
12. विजेता आवेदनों को प्रतियोगी (ओं) द्वारा एक वर्ष की अवधि के लिए काम करने की स्थिति में बनाए रखा जाना चाहिए। किसी भी कार्यात्मक वृद्धि की उम्मीद नहीं है, लेकिन दस्तावेज़ों में दिए गए विवरण के अनुसार पहचाने गए सभी बग को रिपोर्टिंग पर तुरंत ठीक किया जाना चाहिए।
13. सबमिट किए गए या प्रदान किए गए मॉडल GSTN की संपत्ति बन जाएंगे, जिसमें उनकी अंतर्निहित पद्धतियों और नवाचारों के सभी बौद्धिक संपदा अधिकार शामिल होंगे, और माना जाएगा कि प्रतिभागियों ने इसके लिए अपनी अनापत्ति/सहमति दी है और वे ऐसे काम के संबंध में नॉन-डिस्क्लोज़र एग्रीमेंट (NDA) की शर्तों से बाध्य रहेंगे। प्रतिभागी IPR रजिस्ट्रेशन और स्वामित्व अधिकारों के प्रयोजनों के लिए, जब भी आवश्यक हो, GSTN के अनुसार, GSTN के पक्ष में एक लेखक के रूप में अनापत्ति प्रमाणपत्र देने के लिए सहमत होते हैं।
14. यदि किसी प्रतिभागी ने प्रतियोगिता की शर्तों का उल्लंघन किया है, तो GSTN/NIC के पास बिना किसी पूर्व सूचना के प्रतिभागी को अयोग्य घोषित करने के सभी अधिकार हैं।
15. जूरी द्वारा निर्धारित अनुसार विजेता टीमों को पुरस्कार दिए जाएंगे। पुरस्कार ट्रांसफ़र नहीं किए जा सकते हैं और GSTN के विवेक के बिना कोई प्रतिस्थापन नहीं किया जाएगा। यदि शॉर्टलिस्ट किए गए आवेदन जूरी की अपेक्षाओं को पूरा नहीं करते हैं, तो जूरी के पास विवेकाधिकार है, कि वह एक या अधिक श्रेणियों/उपश्रेणियों में पुरस्कार प्रदान न करे।
16. जूरी का निर्णय अंतिम होता है और इसे चुनौती नहीं दी जा सकती है।
17. यदि आवश्यक हो, तो GSTN नियम और शर्तों में बदलाव कर सकता है।
18. आयोजक अपने विवेकाधिकार में यह अधिकार सुरक्षित रखते हैं कि वे इवेंट से किसी भी व्यक्ति/टीम की भागीदारी वापस ले सकते हैं या प्रक्रिया के दौरान किसी भी समय किसी भी सबमिशन को अस्वीकार कर सकते हैं।
19. हैकाथॉन में भाग लेने के परिणामस्वरूप प्रतिभागी या भाग लेने वाली टीम को हुए किसी भी नुकसान(ओं) और क्षति (ओं) के लिए प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से GSTN को जिम्मेदार नहीं ठहराया जाएगा। प्रतिभागी अपनी भागीदारी से जुड़े सभी जोखिमों को स्वीकार करते हैं।
20. प्रतिभागियों की व्यक्तिगत जानकारी का इस्तेमाल आयोजकों की गोपनीयता नीति के अनुसार किया जाएगा।
21. हैकाथॉन के लिए पोर्टल पर सफलतापूर्वक रजिस्टर करने से, यह माना जाता है कि आप नॉन-डिस्क्लोज़र एग्रीमेंट सहित नियम और शर्तों से सहमत हैं, जैसा कि नियम और शर्तों और FAQ सेक्शन में बताया गया है।

नॉन-डिस्क्लोज़र एग्रीमेंट

1. दोनों पक्ष इस गोपनीयता अनुबंध को निष्पादित करने के लिए सहमत हैं और इस उद्देश्य के संबंध में दोनों पक्षों के बीच प्रस्तावित वार्ताओं/चर्चाओं और अनुबंध की पूर्व शर्त के तौर पर इसके नियमों और शर्तों से बाध्य हैं।
2. “गोपनीय जानकारी” का मतलब होगा सारी जानकारी, तकनीकी जानकारी, विचार, डिज़ाइन, दस्तावेज़, कॉन्सेप्ट, टेक्नोलॉजी, व्यावसायिक ज्ञान, और गोपनीय प्रकृति की अन्य सामग्रियां और इसमें व्यावसायिक, तकनीकी या वित्तीय जानकारी जिसमें अन्य मामलों के अलावा, फ़ॉर्म, फ़ॉर्मेट, मीडिया की परवाह किए बिना ट्रेड सीक्रेट, तकनीकी जानकारी, पेटेंट, स्रोत कोड, IPRs और सहायक जानकारी और अन्य मालिकाना या गोपनीय जानकारी शामिल है और इसमें मीटिंग्स, दस्तावेजों, पत्राचार या मूर्त वस्तुओं, सुविधाओं के निरीक्षण या किसी भी साइट या स्थान पर निरीक्षण के माध्यम से संप्रेषित या प्राप्त की गई सूचनाएं भी शामिल हैं, जिनमें बिना किसी सीमा के निम्नलिखित शामिल हैं:
   • शोध, विकास या तकनीकी जानकारी, उत्पादों के बारे में गोपनीय और मालिकाना जानकारी, बौद्धिक संपदा अधिकार;
   • व्यवसाय योजनाएं, संचालन या प्रणालियां;
   • आपूर्तिकर्ताओं का विवरण;
   • GSTN के अधिकारियों, निदेशकों या कर्मचारियों से संबंधित जानकारी;
   • फ़ॉर्मूला, IPRs, पैटर्न, संकलन, प्रोग्राम, डिवाइस, तरीके, तकनीकें या प्रक्रियाएँ, जिनके बारे में आम जनता को जानकारी न होने के कारण, वास्तविक या संभावित रूप से स्वतंत्र आर्थिक मूल्य प्राप्त करते हैं।
3. इस अनुबंध में अन्यथा दिए गए प्रावधानों को छोड़कर, प्राप्तकर्ता पक्ष GSTN द्वारा बताई गई सभी जानकारी को गोपनीय रखेगा जोः
   • जिस उद्देश्य से पार्टियां वार्ता/ चर्चा कर रही हैं, उसके आगे प्रकट की जाती है, सूचित की जाती है या प्राप्तकर्ता पक्ष को डिलीवर की जाती है;
   • इस उद्देश्य के लिए वार्ताओं/चर्चाओं के संबंध में प्राप्तकर्ता पक्ष की जानकारी में या प्राप्तकर्ता पक्ष के अधिकार में आती है।

इसके बावजूद कि ऐसी गोपनीय जानकारी इस अनुबंध की तारीख से पहले या बाद में प्राप्त हुई है या नहीं।

4. इस अनुबंध में अन्यथा प्रदान किए गए प्रावधानों को छोड़कर, प्राप्तकर्ता पक्ष किसी अन्य व्यक्ति को वार्ता/चर्चाओं से संबंधित स्थिति, नियम, शर्तें या अन्य तथ्यों का खुलासा नहीं करेगा, जैसा कि इसके संदर्भ में पार्टियों के बीच विचार किया गया है।
5. प्राप्तकर्ता पक्ष GSTN की गोपनीय जानकारी का उपयोग या कॉपी नहीं करेगा और क्योंकि दोनों पक्ष समय-समय पर लिखित रूप में सहमत हो सकते हैं।
6. प्राप्तकर्ता पक्ष द्वारा GSTN की किसी भी सुविधा पर विज़िट करने की स्थिति में, प्राप्तकर्ता पक्ष यह वचन देता है कि ऐसी किसी भी विज़िट के परिणामस्वरूप जो भी इसके अतिरिक्त गोपनीय जानकारी उसके ज्ञान में आ सकती है, उसे पूरी तरह से गोपनीय रखा जाएगा और ऐसी कोई भी गोपनीय जानकारी किसी तीसरे पक्ष को नहीं दी जाएगी और उसे किसी भी तरह से इस्तेमाल नहीं किया जाएगा,
7. इस अनुबंध में अन्यथा प्रदान किए गए प्रावधानों को छोड़कर, प्राप्तकर्ता पक्ष निम्नलिखित के अलावा किसी तीसरे पक्ष को गोपनीय जानकारी का खुलासा या संचार नहीं करेगा, खुलासा या संचारित करने का कारण नहीं बनेगा या अन्यथा गोपनीय जानकारी उपलब्ध नहीं कराएगा:
   • प्राप्तकर्ता पक्ष के निदेशक, अधिकारी, कर्मचारी, या प्रतिनिधि जिनके लिए चर्चाओं के उद्देश्य से प्रकटीकरण आवश्यक है
   • (प्रत्येक “अधिकृत व्यक्ति” और सामूहिक रूप से, “अधिकृत व्यक्ति”)
8. प्राप्तकर्ता पक्ष इसके द्वारा ऐसे अधिकृत व्यक्ति (ओं) को गोपनीयता के समान दायित्वों के साथ बाध्य करने के लिए सहमत है। किसी भी स्थिति में, प्राप्तकर्ता पक्ष अधिकृत व्यक्ति (ओं) द्वारा किसी अन्य व्यक्ति के साथ किए गए किसी भी प्रकटीकरण के लिए उत्तरदायी होगा।
9. इसके तहत प्राप्तकर्ता पक्ष के दायित्व गोपनीय जानकारी पर लागू नहीं होंगे यदि वह:
   • सार्वजनिक डोमेन में है या उसमें प्रवेश करता है, इसके अलावा प्राप्तकर्ता पक्ष या उसके किसी अधिकृत व्यक्ति (ओं) द्वारा उल्लंघन किया गया है या
   • इस अनुबंध के तहत प्रकटीकरण करने से पहले, पहली बार प्राप्ति के समय, या उसके बाद GSTN के अलावा किसी अन्य स्रोत से समान प्रतिबंधों के बिना, प्राप्तकर्ता पक्ष या उसके किसी अधिकृत व्यक्ति (ओं) को पता चल जाता है, जैसे कि लिखित रिकॉर्ड से पता चलता है, या
   • GSTN की गोपनीय जानकारी के संदर्भ या उस पर निर्भरता के बिना प्राप्तकर्ता पक्ष द्वारा स्वतंत्र रूप से विकसित किया गया है।
10. इस अनुबंध में अन्यथा प्रदान किए गए प्रावधानों को छोड़कर, प्राप्तकर्ता पक्ष GSTN की गोपनीय जानकारी का खुलासा नहीं कर सकता है, सिवाय इसके कि खुलासा किसी सरकारी संस्था या वैधानिक प्राधिकरण या किसी न्यायिक या सरकारी एजेंसी के निर्देश या आदेश के अनुसार किया गया है, बशर्ते कि प्राप्तकर्ता पक्ष GSTN को तुरंत इसके बारे में सूचित करेगा ताकि GSTN सुरक्षात्मक आदेश या अन्य उचित उपाय की तलाश कर सके;
11. प्राप्तकर्ता पक्ष इससे कम सुरक्षा या सावधानी नहीं बरतेगा, जितना कि पक्ष समान प्रकृति की अपनी गोपनीय जानकारी पर लागू करता है, लेकिन किसी भी स्थिति में, जानकारी की गोपनीय प्रकृति का ज्ञान रखने वाला एक उचित व्यक्ति जितनी सावधानी बरतेगा।
12. प्राप्तकर्ता पक्ष स्वीकार करता है कि प्राप्तकर्ता पक्ष द्वारा इस अनुबंध के किसी भी उल्लंघन से GSTN को अपूरणीय क्षति हो सकती है, जिसके लिए मौद्रिक नुकसान एक पर्याप्त उपाय नहीं हो सकता है। तदनुसार, उपलब्ध अन्य उपायों के अलावा, GSTN इस तरह के उल्लंघन या धमकी भरे उल्लंघन के खिलाफ निषेधात्मक राहत की मांग कर सकता है।
13. सभी लिखित गोपनीय जानकारी या उसका कोई भी हिस्सा (जिसमें, बिना किसी सीमा के, कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर में या इलेक्ट्रॉनिक स्टोरेज मीडिया में स्टोर की गई जानकारी शामिल है) साथ में प्राप्तकर्ता पक्ष द्वारा या उसकी ओर से तैयार किए गए किसी भी विश्लेषण, संकलन, अध्ययन, रिपोर्ट या अन्य दस्तावेज़ या सामग्री जो GSTN द्वारा प्रदान की गई किसी भी गोपनीय जानकारी को दर्शाती हैं या तैयार की जाती हैं, उन्हें GSTN को वापस कर दिया जाएगा या प्राप्तकर्ता पक्ष द्वारा नष्ट कर दिया जाएगा, जब GSTN द्वारा किसी भी समय अनुरोध किया जाता है, या जब प्राप्तकर्ता पक्ष को ऐसी जानकारी की ज़रूरत समाप्त हो जाती है या जब यह अनुबंध समाप्त हो जाता है या इसे समाप्त कर दिया जाता है, जो भी पहले हो। खंडन की स्थिति में, प्राप्तकर्ता पक्ष तीस (30) दिनों के भीतर GSTN को लिखित रूप में प्रमाणित करेगी कि ऐसा खंडन किया गया है। प्राप्तकर्ता पक्ष इस तरह की गोपनीय जानकारी का आगे कोई उपयोग नहीं करेगा और न ही इस तरह की गोपनीय जानकारी को किसी भी रूप में अपने पास रखेगा।
14. यह अनुबंध इसके लागू होने की तारीख से प्रभावी और हमेशा के लिए बाध्यकारी होगा।
15. इस अनुबंध में निहित कोई भी प्रावधान प्राप्तकर्ता पक्ष को प्रत्यक्ष रूप से या निहितार्थ रूप से, लाइसेंस द्वारा या अन्यथा, किसी भी पेटेंट (ओं) , पेटेंट आवेदन, कॉपीराइट या अन्य बौद्धिक संपदा अधिकारों के तहत GSTN की किसी भी गोपनीय जानकारी के संबंध में कोई अधिकार प्रदान करने वाला नहीं माना जाएगा और न ही यह अनुबंध प्राप्तकर्ता पक्ष को GSTN की गोपनीय जानकारी में या उसके लिए कोई भी अधिकार प्रदान करेगा, सिवाय इसके कि पक्षों के बीच प्रस्तावित उद्देश्य का पता लगाने और उसे पूरा करने के लिए आवश्यक गोपनीय जानकारी का उपयोग करने और उसकी समीक्षा करने का सीमित अधिकार है।
16. इस अनुबंध का इरादा किसी भी तरह की संयुक्त उद्यम, साझेदारी या औपचारिक व्यावसायिक इकाई का गठन करना, सृजन करना, उसे प्रभावी बनाना या अन्यथा मान्यता देना नहीं है और पक्षों के अधिकार और दायित्व यहाँ व्यक्त किए गए अधिकारों तक ही सीमित रहेंगे। इस अनुबंध के तहत किसी भी गोपनीय जानकारी के आदान-प्रदान को किसी भी प्रस्ताव, स्वीकृति, या किसी भी अनुबंध में आगे के अनुबंध या संशोधन का वादा नहीं माना जाएगा, जो दोनों पक्षों के बीच मौजूद हो सकता है। इसमें दिए गए किसी भी प्रावधान का मतलब यह नहीं माना जाएगा कि दोनों पक्षों में से किसी एक के प्रयासों से होने वाले फायदों या नुकसानों को शेयर किया जाता है। हर पक्ष एक स्वतंत्र ठेकेदार के रूप में काम करेगा, किसी भी उद्देश्य से दूसरे पक्ष के एजेंट के रूप में काम नहीं करेगा और किसी भी पक्ष के पास दूसरे पक्ष को बाध्य करने का कोई अधिकार नहीं होगा।
17. इस अनुबंध में उक्त गोपनीय जानकारी की सुरक्षा के संबंध में दोनों पक्षों के बीच पूरी समझ शामिल है और इससे संबंधित सभी पूर्व संचार और समझ को प्रतिस्थापित करता है। कोई भी छूट, बदलाव, रूपांतरण या संशोधन किसी भी उद्देश्य के लिए बाध्यकारी या प्रभावी नहीं होगा, जब तक कि पक्षों के अधिकृत प्रतिनिधियों द्वारा लिखित और निष्पादित नहीं किया जाता है।
18. इस अनुबंध में प्रदान किए गए अधिकार, शक्तियां और उपाय संचयी हैं और इस अनुबंध से स्वतंत्र रूप से कानून और इक्विटी द्वारा प्रदान किए गए अधिकारों या उपायों को बाहर नहीं करते हैं।
19. यह अनुबंध सभी तरह से भारत के कानूनों के अनुसार और विशेष रूप से दिल्ली में स्थित न्यायालयों के अधिकार क्षेत्र के अधीन होगा।

सबमिशन और अपेक्षा

मॉडल का सबमिशन और मूल्यांकन और उसका प्रभाव

• प्रस्तावित एल्गोरिदम की कार्यकुशलता और प्रभावशीलता का मूल्यांकन सत्यापन डेटासेट के आधार पर किया जाएगा। इस कठोर मूल्यांकन से वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में मॉडल की व्यावहारिक व्यवहार्यता और सटीकता का पता चल जाएगा।
• प्रस्तुत किए गए मॉडल (पहले और अंतिम राउंड में) का मूल्यांकन निम्नलिखित मैट्रिक्स के आधार पर किया जाएगा, यह देखते हुए कि कि हमने एक बाइनरी वर्गीकरण समस्या प्रदान की है। प्रतिभागियों को अंतिम सबमिशन के समय एल्गोरिथम (मॉडल) के साथ निम्नलिखित मेट्रिक्स देने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है:

1. 1. सटीकता: कुल उदाहरणों में से सही ढंग से वर्गीकृत उदाहरणों (सही सकारात्मक और सही नकारात्मक दोनों) का अनुपात
   2. परिशुद्धता: सकारात्मक के रूप में अनुमानित उदाहरणों में से सही सकारात्मक उदाहरणों का अनुपात।
   3. रिकॉल (संवेदनशीलता या सही सकारात्मक दर): वास्तविक सकारात्मक उदाहरणों में से सही सकारात्मक उदाहरणों का अनुपात।
   4. F1 स्कोर: परिशुद्धता और रिकॉल का सामंजस्यपूर्ण माध्य, एक सिंगल मीट्रिक प्रदान करता है जो दोनों चिंताओं को संतुलित करता है।
   5. AUC-ROC (रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता वक्र के नीचे का क्षेत्र): AUC पृथक्करण की डिग्री को दर्शाता है और यह मापता है कि मॉडल क्लास के बीच कितनी अच्छी तरह अंतर करता है। गलत सकारात्मक दर (1- विशिष्टता) के मुकाबले ROC सही सकारात्मक दर (रिकॉल) का प्लॉट है।
   6. कन्फ्यूजन मैट्रिक्स: एक टेबल जो सही सकारात्मक यानी ट्रू पॉज़िटिव्स (TP), सही नकारात्मक यानी ट्रू नेगेटिव्स (TN), गलत सकारात्मक यानी फ़ॉल्स पॉज़िटिव्स (FP), और गलत नकारात्मक यानी फ़ॉल्स नेगेटिव्स (FN) का विस्तृत विवरण प्रदान करती है। यह वर्गीकरण मॉडल के प्रदर्शन की कल्पना करने में मदद करता है।
   7. अन्य मैट्रिक्स (वैकल्पिक): लॉग लॉस और मॉडल की संतुलित सटीकता।
   8. कोई अन्य अतिरिक्त मानदंड जैसा कि जूरी सदस्य द्वारा तय किया गया है।

प्रतिभागियों से अपेक्षित डिलिवरेबल्स

• मॉडल कोड और दस्तावेजीकरणः
  1. सबमिट किए गए मॉडल को बनाने, प्रशिक्षित करने और टेस्ट करने के लिए उपयोग किए जाने वाले स्पष्ट और अच्छी तरह से प्रलेखित कोड।
  2. मुख्य कार्यप्रणाली और मॉडल के विकास में उठाए गए स्टेप्स की व्याख्या।

• मॉडल की परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट:
  1. दिए गए मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल का मूल्यांकन।
  2. मॉडल की भविष्यवाणियों से ली गई जानकारी और विश्लेषण।

• प्रस्तुतीकरण:
  1. आपके दृष्टिकोण, निष्कर्षों और सुझावों का सारांश।
  2. आपकी प्रस्तुति में सहायता करने के लिए विज़ुअल ऐड्स (ग्राफ़, चार्ट, आदि)।
  3. परिशिष्ट यदि कोई हैं

• उद्धरण रिपोर्टः
  1. साहित्यिक चोरी की घोषणा के साथ प्रयुक्त सभी प्रासंगिक कार्यों, पुस्तकालयों और अन्य का उद्धरण देते हुए।

• लेखन को इन फ़ॉर्मेटिंग दिशानिर्देशों का पालन करना चाहिएः
  1. फ़ॉर्मेट: PDF
  2. फ़ॉन्ट: टाइम्स न्यू रोमन
  3. फ़ॉन्ट्स का साइज़: 12 pt
  4. मार्जिन: सभी तरफ 1-इंच का मार्जिन
  5. लाइन स्पेसिंग: 1. 5 लाइन

प्रोजेक्ट सबमिट करना

1. चैलेंज पेज पर 'प्रोजेक्ट सबमिट करें' पर क्लिक करें। यूज़र को प्रोजेक्ट सबमिशन पेज पर रीडायरेक्ट किया जाता है।
2. आवश्यक और वैकल्पिक फ़ील्ड के साथ सबमिशन फ़ॉर्म भरें।
   • विचार/अवधारणा
   • प्रोजेक्ट के बारे में जानकारी
   • सोर्स कोड का URL (github.com)
   • वीडियो URL
   • GitHub का यूनिक सोर्स कोड चेकसम — चेकसम बनाने के स्टेप्स का उल्लेख बाद के स्टेप्स में किया गया है।

ध्यान दें - GitHub में ZIP का वही चेकसम होना चाहिए, जो सबमिशन फ़ॉर्म में सबमिट किया गया था। प्रतिभागी द्वारा प्रदान किया गया चेकसम मूल्यांकन के समय जेनरेट किए गए चेकसम से मेल खाना चाहिए। इनमें मेल न खाने से अयोग्यता हो सकती है।

• • प्रोजेक्ट रिपोर्ट

3. अपने GitHub रिपॉजिटरी का ऐक्सेस देने के स्टेप्स:
   • अपने GitHub रिपॉजिटरी के मेन पेज पर जाएं।
   • मेन्यू बार में 'सेटिंग्स' टैब पर क्लिक करें।
   • लेफ्ट साइडबार में, 'कोलैबोरेटर्स' चुनें।
   • 'मैनेज एक्सेस' सेक्शन के तहत, 'ऐड पीपल' पर क्लिक करें।
   • टेक्स्ट फ़ील्ड में, GSTAnalytics खोजें और इसे सहयोगी के तौर पर जोड़ें।
4. चेकसम बनाने के लिए नीचे दिए गए स्टेप्सः
   • अपने पूरे प्रोजेक्ट को Zip कंप्रेस करें।
   • सबमिशन पेज से ही चेकसम पायथन फ़ाइल डाउनलोड करें।
   • अपने सिस्टम पर पायथन इंस्टॉल करें। सिस्टम के आधार पर स्टेप्स अलग-अलग हो सकते हैं। ज़्यादा जानकारी के लिए आप नीचे दी गई आधिकारिक साइट का इस्तेमाल कर सकते हैं - (https://www.python.org/downloads/)
   • एक बार जब पाइथन इंस्टालेशन पूरा हो जाए तो टर्मिनल खोलें।
   • उस फ़ोल्डर डायरेक्ट्री पर नेविगेट करें जहाँ प्रोजेक्ट ज़िप स्थित है।
   • कमांड लाइन आर्गुमेंट के तौर पर ज़िप्ड फ़ोल्डर का फ़ाइल पाथ देते समय checksum.py फ़ाइल को एक्जीक्यूट करें। आउटपुट खास ज़िप फ़ाइल का हैश होगा।
   • Windows 11 पर python 3.12.4 इंस्टॉल होने पर चलाए जाने वाले कमांड का उदाहरण “python .\checksum.py .\”project_foler_name.zip”
5. अपनी रजिस्ट्रेशन जानकारी की समीक्षा करें और उसमें बदलाव करें -> इससे यूज़र को एक बार की गतिविधि मिलती है, ताकि प्रोजेक्ट सबमिट करने से पहले रजिस्ट्रेशन की जानकारी में बदलाव किया जा सके। अपडेट के बाद बदलाव अंतिम माने जाएंगे।
6. ड्राफ़्ट के तौर पर सेव करें - प्रतिभागी सबमिशन की जानकारी सेव कर सकते हैं और सबमिशन की प्रक्रिया, समय सीमा से पहले पूरी कर सकते हैं। प्रोजेक्ट सबमिशन तब तक पूरा नहीं माना जाता जब तक उसे सबमिट नहीं किया जाता। ड्राफ़्ट स्थिति में प्रोजेक्ट सबमिट करने से अयोग्य ठहराया जा सकता है।
7. सबमिट करें - सबमिट करने पर, प्रोजेक्ट सबमिशन पूरा हो जाता है। टीम के सभी सदस्यों को मेल सूचना भेज दी जाती है।
8. सबमिशन एडिट करें -> प्रतिभागी 'सबमिशन एडिट करें' बटन का उपयोग करके समय सीमा से पहले कई बार अपना प्रोजेक्ट सबमिट कर सकते हैं।
   • 'सबमिशन एडिट करें' पर क्लिक करने से प्रोजेक्ट की स्थिति 'सबमिट' से 'ड्राफ़्ट' में बदल जाती है। प्रतिभागी को समय सीमा से पहले प्रोजेक्ट सबमिट करना होगा और स्थिति को बदलकर 'सबमिट किया गया' करना होगा।
   • 'ड्राफ़्ट' स्थिति वाले प्रोजेक्ट के कारण प्रोजेक्ट अयोग्य घोषित किया जा सकता है

साहित्यिक चोरी और नैतिकता

1. प्रतिभागियों से अपेक्षा की जाती है कि वे हैकाथॉन के दौरान नैतिकता और ईमानदारी के उच्चतम मानकों को बनाए रखें।
2. सबमिट किए गए सभी काम मौलिक होने चाहिए और उन्हें प्रतिभागी या उनकी टीम द्वारा विकसित किया जाना चाहिए।
3. साहित्यिक चोरी, या उचित एट्रिब्यूशन के बिना किसी और के काम का इस्तेमाल करना पूरी तरह से प्रतिबंधित है और इसके परिणामस्वरूप उसे तुरंत अयोग्य घोषित किया जा सकता है।
4. प्रतिभागियों को यह सुनिश्चित करना होगा कि उनके समाधान शुरुआत से बनाए जाएं और मौजूदा प्रोजेक्ट या कोड रिपॉजिटरी से कॉपी न किए गए हों।
5. इसके अलावा, किसी भी बाहरी संसाधनों या पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के उपयोग को स्पष्ट रूप से उल्लेख किया जाना चाहिए, और जहां आवश्यक हो वहां उचित अनुमतियाँ प्राप्त की जानी चाहिए। इन नैतिक दिशानिर्देशों का पालन सभी प्रतिभागियों के लिए एक निष्पक्ष और प्रतिस्पर्धी वातावरण सुनिश्चित करता है।
6. इस हैकाथॉन के लिए रजिस्टर करके, प्रतिभागी GSTN द्वारा निर्धारित सभी साहित्यिक चोरी और नैतिक दिशानिर्देशों का पालन करने का वचन देते हैं।

जूरी और मूल्यांकन

हैकाथॉन की मूल्यांकन प्रक्रिया की देख-रेख जूरी सदस्यों के एक प्रतिष्ठित पैनल द्वारा की जाएगी, जिसमें मशीन लर्निंग, डेटा साइंस और टैक्स एडमिनिस्ट्रेशन के क्षेत्र के विशेषज्ञ शामिल होंगे। निष्पक्ष और व्यापक मूल्यांकन सुनिश्चित करने के लिए जूरी पहले से निर्धारित मानदंडों के आधार पर प्रत्येक सबमिशन का सख्ती से आकलन करेगी।

जूरी कम्पोजिशन: जूरी में अस्थायी रूप से शामिल होंगेः

• प्रेडिक्टिव मोडलिंग और AI का व्यापक अनुभव रखने वाले वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक।
• धोखाधड़ी का पता लगाने और संबंधित चुनौतियों की गहरी समझ रखने वाले कर प्रशासन विशेषज्ञ।
• मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स में विशेषज्ञता रखने वाले अकादमिक पेशेवर।
• डोमेन-विशिष्ट विशेषज्ञता वाले GSTN और NIC के प्रतिनिधि।

जूरी की सूची जल्द ही प्रकाशित की जाएगी।

मूल्यांकन की प्रक्रिया

• शुरुआती स्क्रीनिंग: सबमिशन की शुरुआती जांच की जाएगी, ताकि सबमिशन से जुड़े दिशा-निर्देशों और बुनियादी सुविधाओं का अनुपालन सुनिश्चित किया जा सके।
• तकनीकी मूल्यांकन: जूरी, GSTN की डेटा टीम की मदद से मॉडल का विस्तृत तकनीकी मूल्यांकन करेगी, जिसमें परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक्स, दृष्टिकोण में नवाचार और समाधान की मज़बूती पर ध्यान दिया जाएगा।
• व्यावहारिक उपयोगिता: मॉडल का मूल्यांकन उनकी व्यावहारिक उपयोगिता और वास्तविक दुनिया में कार्यान्वयन की संभावनाओं के आधार पर किया जाएगा
• शुरुआती मूल्यांकन के आधार पर, 9 से 15 टीमों को दूसरे राउंड के लिए शॉर्टलिस्ट किया जाएगा।
• दूसरे राउंड में, टीमें अतिरिक्त डेटा और SME के साथ चर्चा से मिली जानकारी का इस्तेमाल करके अपने मॉडल को बेहतर करेंगी। अंतिम सबमिशन में एक बेहतरीन मॉडल, विस्तृत लेख और एक प्रेजेंटेशन शामिल होगा, इसके बाद दिल्ली में जूरी के साथ साक्षात्कार होगा।

निर्णय लेना

• उन टॉप तीन टीमों को पुरस्कार दिए जाएंगे, जिनके मॉडल व्यवहार्य उत्पादों के रूप में उपयोगिता के बारे में जूरी की संतुष्टि को पूरा करते हैं। विशेष पुरस्कार केवल महिलाओं की टीम को दिया जाएगा, अगर कोई हो।
• अगर कोई समाधान ज़रूरी मानकों को पूरा नहीं करता है, तो जूरी के विवेक के आधार पर सांत्वना पुरस्कार दिए जाएंगे।
• जूरी का निर्णय अंतिम और बाध्यकारी होगा।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

इस हैकाथॉन का उद्देश्य क्या है? 

इस हैकाथॉन का लक्ष्य प्रतिभागियों को एक अभिनव प्रेडिक्टिव सुपरवाइज्ड मॉडल विकसित करने में शामिल करना है। खास तौर पर, प्रतिभागी एक मैपिंग फ़ंक्शन तैयार करेंगे, जिसे y = f (x) के रूप में दर्शाया जाएगा, ऐसे डेटासेट का उपयोग करके जिसमें विशेषताएँ x1, x2, x3, x4,..., xn शामिल हैं। टारगेट वैरिएबल बताता है कि किसी खास एंटिटी को ऐतिहासिक रूप से “0” या “1" के तौर पर पहचाना गया है या नहीं। यह चुनौती प्रतिभागियों को प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और फ़ीचर इंजीनियरिंग की पेचीदगियों के बारे में जानने के लिए आमंत्रित करती है, ताकि अंतर्दृष्टिपूर्ण समाधान तैयार किए जा सकें।

हैकाथॉन में कौन भाग ले सकता है? 

भारतीय छात्र या शैक्षणिक संस्थानों से जुड़े शोधकर्ता, या भारतीय स्टार्टअप और कंपनियों से जुड़े कामकाजी पेशेवर इस हैकाथॉन में भाग ले सकते हैं। प्रतिभागी को भारत का नागरिक होना चाहिए।

क्या प्रतिभागी टीम बना सकते हैं? 

हाँ, प्रतिभागियों से अपेक्षा की जाती है कि वे अधिकतम पाँच सदस्यों की टीम बनाएँ, जिसमें कम से कम एक टीम लीड भी शामिल हो।

क्या एक प्रतिभागी कई टीमों का हिस्सा हो सकता है? 

नहीं, एक प्रतिभागी केवल एक ही टीम के सदस्य के रूप में रजिस्टर कर सकता है।

क्या GSTN और NIC के कर्मचारी इसमें भाग लेने के योग्य हैं? 

नहीं, GSTN, NIC के कर्मचारी और GSTN से जुड़े विक्रेता इस हैकाथॉन में भाग नहीं ले सकते हैं।

हैकाथॉन के लिए कोई कैसे रजिस्टर कर सकता है? 

कृपया OGD इवेंट की वेबसाइट पर आधिकारिक इवेंट पेज पर जाएं।

क्या प्रतिभागियों को किसी खास प्लेटफॉर्म पर रजिस्टर करना ज़रूरी है? 

हां, सभी प्रतिभागियों को जनपरिचय या OGD प्लेटफॉर्म पर रजिस्टर करना होगा।

 हैकाथॉन के लिए समस्या कथन क्या हैं? 

समस्या के बारे में पूरी जानकारी, ऑफ़िशियल इवेंट पेज पर उपलब्ध है। प्राथमिक चुनौती में दिए गए डेटासेट का इस्तेमाल करके GST सिस्टम में एक प्रेडिक्टिव मॉडल विकसित करना शामिल है।

हैकाथॉन का आयोजन कैसे किया जाएगा? क्या इसके लिए व्यक्तिगत रूप से भागीदारी की आवश्यकता होगी? 

हैकाथॉन को एक ऑनलाइन कार्यक्रम के रूप में आयोजित किया जाएगा, जिसमें प्रतिभागियों को रजिस्टर करने, प्रत्येक समस्या कथन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट को ऐक्सेस करने और विकसित प्रोटोटाइप सबमिट करने की प्रक्रियाएँ होंगी। एक ऑफ़लाइन इवेंट होगा, जिसमें फ़ाइनल/दूसरे राउंड के लिए शॉर्टलिस्ट किए गए प्रतिभागी होंगे।

हैकाथॉन की समय-सीमा क्या है? 

हैकाथॉन में रजिस्ट्रेशन शुरू होने से लेकर विकसित प्रोटोटाइप सबमिट करने की अंतिम तारीख तक 45 दिनों से अधिक का समय लगेगा।

प्रतिभागियों को कौन सा डेटा प्रदान किया जाएगा? 

प्रतिभागियों को एक डेटासेट मिलेगा जिसमें 9 लाख रिकॉर्ड होंगे, जिनमें से प्रत्येक को लगभग 21 एट्रिब्यूट मिलेंगे। डेटा को गुमनाम करके लेबल किया जाता है, जिसमें प्रशिक्षित, मान्य और गैर-मान्य डेटासेट शामिल होते हैं।

मूल्यांकन के लिए क्या सबमिट करना होगा? 

प्रतिभागियों को प्रदान किए गए समस्या कथन के आधार पर विकसित प्रोटोटाइप प्रस्तुत करने होंगे। सबमिशन की विस्तृत आवश्यकताएं आधिकारिक इवेंट पेज पर मिल सकती हैं।

क्या मूल्यांकन के लिए कोई जूरी होगी? 

हाँ, एक जूरी जिसमें अलग-अलग क्षेत्रों के विशेषज्ञ शामिल होते हैं, समस्या कथन के जवाब में सबमिट किए गए प्रोटोटाइप का मूल्यांकन करेगी।

चुनी गई एंट्री के लिए पुरस्कार क्या हैं? 

• पहला पुरस्कार: 25 लाख रुपये
• दूसरा पुरस्कार: 12 लाख रुपये
• तीसरा पुरस्कार: 7 लाख रुपये
• सभी महिला टीमों के लिए 5 लाख रुपये का विशेष पुरस्कार (अंतिम राउंड में टॉप तीन पुरस्कारों के अलावा)
• पुरस्कार तभी दिए जाएंगे जब बनाया गया मॉडल एक व्यवहार्य उत्पाद के रूप में डिज़ाइन किए गए समाधान की उपयोगिता के बारे में जूरी को पूरी तरह से संतुष्टि करे।
• अगर जूरी को समस्या कथन का सही समाधान प्रदान करने वाला कोई मॉडल नहीं मिलता है, तो घोषित पुरस्कारों के बदले 3 लाख रुपये, 2 लाख रुपये, 1.5 लाख रुपये और 1 लाख रुपये के सांत्वना पुरस्कार दिए जाएंगे।

मूल्यांकन के मानदंड क्या हैं? 

जूरी निम्नलिखित मानदंडों के आधार पर प्रस्तुत प्रोटोटाइप का मूल्यांकन करेगीः

1. सटीकताः कुल उदाहरणों में से सही ढंग से वर्गीकृत उदाहरणों (सही सकारात्मक और सही नकारात्मक दोनों) का अनुपात।
2. परिशुद्धता: सकारात्मक के रूप में अनुमानित उदाहरणों में से सही सकारात्मक उदाहरणों का अनुपात।
3. रिकॉल (संवेदनशीलता या सही सकारात्मक दर): वास्तविक सकारात्मक उदाहरणों में से सही सकारात्मक उदाहरणों का अनुपात।
4. F1 स्कोरः परिशुद्धता और रिकॉल का सामंजस्यपूर्ण माध्य, एक सिंगल मीट्रिक प्रदान करता है जो दोनों चिंताओं को संतुलित करता है।
5. AUC-ROC (रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता वक्र के नीचे का क्षेत्र) : AUC पृथक्करण की डिग्री को दर्शाता है और यह मापता है कि मॉडल क्लास के बीच कितनी अच्छी तरह अंतर करता है। गलत सकारात्मक दर (1- विशिष्टता) के मुकाबले ROC सही सकारात्मक दर (रिकॉल) का प्लॉट है।
6. कन्फ्यूजन मैट्रिक्सः : एक टेबल जो सही सकारात्मक यानी ट्रू पॉज़िटिव्स (TP), सही नकारात्मक यानी ट्रू नेगेटिव्स (TN), गलत सकारात्मक यानी फ़ॉल्स पॉज़िटिव्स (FP), और गलत नकारात्मक यानी फ़ॉल्स नेगेटिव्स (FN) का विस्तृत विवरण प्रदान करती है। यह वर्गीकरण मॉडल के प्रदर्शन की कल्पना करने में मदद करता है।
7. अन्य मैट्रिक्स (वैकल्पिक): लॉग लॉस और मॉडल की संतुलित सटीकता
8. कोई अन्य अतिरिक्त मानदंड जैसा कि जूरी सदस्य द्वारा तय किया गया है।

क्या तकनीक के इस्तेमाल के लिए कोई दिशा-निर्देश हैं? 

हाँ, प्रतिभागी ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत सिर्फ़ मूल सामग्री सबमिट कर सकते हैं, जिसमें ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत उपलब्ध तीसरे पक्ष के घटक भी शामिल हैं।

क्या प्रतिभागी किसी भी तकनीक का इस्तेमाल कर सकते हैं? 

प्रतिभागियों को नई उभरती तकनीकों जैसे AI, ML, आदि को लागू करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।

अगर कोई प्रतिभागी गलत जानकारी देता है तो क्या होता है? 

रजिस्ट्रेशन की प्रक्रिया के दौरान या उसके बाद हैकाथॉन में गलत जानकारी देने वाले प्रतिभागी को अयोग्य घोषित कर दिया जाएगा।

क्या प्रतिभागियों को अपनी संपर्क जानकारी अपडेट रखनी चाहिए? 

हाँ, प्रतिभागियों के लिए सही संपर्क जानकारी देना और ज़रूरत पड़ने पर उसे अपडेट करना अनिवार्य है।

क्या प्रतिभागियों के सबमिशन प्लेटफॉर्म्स पर एक से ज्यादा अकाउंट हो सकते हैं? 

नहीं, प्रत्येक प्रतिभागी/टीम केवल एक ही अकाउंट बना सकती है। इसी तरह, एक टीम केवल एक ही अकाउंट बना सकती है।

क्या एप्लिकेशन की मौलिकता महत्वपूर्ण है? 

हाँ, मूल्यांकन के लिए सबमिट करने से पहले प्रतिभागियों को अपने काम की मौलिकता की पुष्टि करनी होगी।

क्या प्रतिभागी पहले से प्रकाशित या पुरस्कृत किए गए काम को सबमिट कर सकते हैं? 

नहीं, प्रस्तुत किए गए प्रोटोटाइप मूल रूप से इस हैकाथॉन के लिए तैयार किए जाने चाहिए।

अगर कोई प्रतिभागी रोज़गार में है और इसमें भाग ले रहा है, तो क्या होगा? 

ऐसा माना जाएगा कि सफलतापूर्वक रजिस्टर करने के बाद, आप यह प्रमाणित करते हैं कि, एक कामकाजी पेशेवर के तौर पर, आपको अपने नियोक्ता की सहमति मिल गई है और आपने यह सुनिश्चित किया है कि आपके नियोक्ता की नीतियों का उल्लंघन नहीं होगा।

क्या सबमिट किए गए कोड पर कोई प्रतिबंध है? 

सबमिट किया गया कोड मालवेयर से मुक्त होना चाहिए, जिसमें एडवेयर, रैंसमवेयर, स्पायवेयर, वायरस, वर्म्स आदि शामिल हैं।

प्रतिभागियों को किन कानूनी शर्तों का पालन करना चाहिए? 

प्रतिभागियों को हैकाथॉन के नियमों और शर्तों का पालन करना होगा। पोर्टल पर सफलतापूर्वक रजिस्टर करने से, यह माना जाता है कि आप नॉन-डिस्क्लोज़र एग्रीमेंट (अनुलग्नक-A) सहित नियम और शर्तों से सहमत हैं, जैसा कि नियम और शर्तों और FAQ सेक्शन में बताया गया है।

पुरस्कृत किये गए प्रोटोटाइप का रखरखाव कितने समय तक किया जाना चाहिए? 

पुरस्कृत किये गए प्रोटोटाइप GSTN की संपत्ति होगी और उचित समझे जाने पर उन्हें मुफ़्त में इस्तेमाल किया जा सकता है।

निर्णय लेने में जूरी की क्या भूमिका होती है? 

सबसे इनोवेटिव और आशाजनक प्रोटोटाइप को पुरस्कृत करने के संबंध में अंतिम निर्णय जूरी का होगा, जिसे चुनौती नहीं दी जा सकती।

क्या हैकाथॉन के नियम और शर्तें बदल सकती हैं? 

हाँ, GSTN द्वारा आवश्यकतानुसार नियम और शर्तों में बदलाव किया जा सकता है।

अगर फिनाले/दूसरे राउंड के लिए यात्रा करने की आवश्यकता है तो क्या होगा?

अगर फ़ाइनल राउंड के लिए दिल्ली तक यात्रा करना ज़रूरी है, तो फ़्लाइट में सेकंड AC या इकॉनॉमी क्लास की यात्रा का खर्च GSTN द्वारा वहन किया जाएगा। इसके अलावा, ठहरने की निर्धारित अवधि के लिए ठहरने और खाने की सुविधा GSTN द्वारा प्रदान की जाएगी।

सबमिट किए गए मॉडल का क्या होता है?

GST एनालिटिक्स हैकाथॉन के फ़ाइनल में सबमिट किए गए या प्रदान किए गए सभी मॉडल GSTN की संपत्ति बन जाएंगे। GSTN के पास इन मॉडलों को सही समझे जाने पर इस्तेमाल करने का अधिकार सुरक्षित है। इसके अलावा, GSTN के विवेक पर सबमिट किया गया/सम्मानित किया गया कोई भी मॉडल, नॉन-डिस्क्लोज़र एग्रीमेंट (NDA) द्वारा नियंत्रित किया जाएगा, ताकि विकसित समाधानों की गोपनीयता और उचित उपयोग सुनिश्चित किया जा सके।

किसे भाग लेने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है?

प्रतिभागी, ख़ासकर अकादमिक और रिसर्च संस्थानों के वे लोग, जो डेटा मॉडलिंग से जुड़े हैं, उन्हें इसमें भाग लेने के लिए ख़ास तौर पर प्रोत्साहित किया जाता है। इस पहल का उद्देश्य GST सिस्टम के लिए अत्याधुनिक समाधान विकसित करने के लिए छात्रों और शोधकर्ताओं की नवीन क्षमता का उपयोग करना है।

सबमिट किए गए समाधानों की बौद्धिक संपदा का क्या होता है? 

सबमिट किए गए या प्रदान किए गए मॉडल GSTN की संपत्ति बन जाएंगे, जिसमें उनकी अंतर्निहित पद्धतियों और नवाचारों के सभी बौद्धिक संपदा अधिकार शामिल होंगे, और माना जाएगा कि प्रतिभागियों ने इसके लिए अपनी कोई आपत्ति/सहमति नहीं दी है और वे ऐसे काम के संबंध में नॉन-डिस्क्लोज़र एग्रीमेंट (NDA) की शर्तों से भी बाध्य रहेंगे। प्रतिभागी IPR रजिस्ट्रेशन और स्वामित्व अधिकारों के प्रयोजनों के लिए, जब भी आवश्यक हो, GSTN के अनुसार, GSTN के पक्ष में एक लेखक के रूप में अनापत्ति प्रमाणपत्र देने के लिए सहमत होते हैं।

क्या हैकाथॉन के दौरान कोई तकनीकी सहायता उपलब्ध है? 

हाँ, तकनीकी सहायता (सिर्फ़ सबमिशन से संबंधित) हैकाथॉन के दौरान उपलब्ध रहेगी। प्रतिभागी किसी भी प्रश्न के लिए ndsap@gov.in पर लिख सकते हैं।

क्या मैं अंतिम तारीख तक एक से ज़्यादा समाधान अपलोड कर सकता/सकती हूँ?

हाँ, टीम अंतिम तारीख तक कई समाधान अपलोड कर सकती है। इस स्थिति में, पिछली बार सबमिट की गई एंट्री पर मूल्यांकन किया जाएगा।

विजेताओं का मूल्यांकन करने और उनकी घोषणा करने की समय-सीमा क्या है?

सबमिट किए गए प्रोटोटाइप का मूल्यांकन सबमिट करने की समय-सीमा के तुरंत बाद किया जाएगा। विजेताओं की घोषणा सबमिशन की अंतिम तारीख के दो हफ़्तों के भीतर कर दी जाएगी।

क्या प्रतिभागियों के लिए कोई आचार संहिता है? 

हाँ, सभी प्रतिभागियों से अपेक्षा की जाती है कि वे एक ऐसी आचार संहिता का पालन करें, जो सम्मान, निष्पक्षता और ईमानदारी को बढ़ावा देती है। किसी भी उल्लंघन की वजह से अयोग्य ठहराया जा सकता है।

क्या हैकाथॉन के बाद भी सहभागिता जारी रखने के अवसर मिलेंगे? 

हाँ, GSTN, प्रतिभागियों को अपने समाधानों को अधिक विकसित करने और उन्हें लागू करने के लिए निरंतर सहायता और सहभागिता के अवसर प्रदान कर सकता है। इस बारे में जानकारी हैकाथॉन के बाद संबंधित टीम के साथ शेयर की जाएगी।