pms/ium
4
5
Fork 1
forked from AITech/aitech-ium
Code Pull Requests Activity

Merge pull request 'Zaktualizowano terminy zadań' (#40) from tzietkiewicz/aitech-ium:master into master

Browse Source 
Reviewed-on: AITech/aitech-ium#40
This commit is contained in:
Tomasz Zietkiewicz 2023-04-05 14:57:56 +02:00
commit 74c46acf61
2 changed files with 8 additions and 7 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

2
IUM_05.Biblioteki_DL.ipynb
View File

@ -294,7 +294,7 @@
"source": [
"## Zadanie [22 pkt.]\n",
"\n",
"Termin: 3 tygodnie (25 IV)\n",
"Termin: 2023-05-12\n",
"\n",
"1. Wybierz jeden z frameworków ML (jeden z powyższych, ale może być też inny) i zaimplementuj w nim prostą sieć neuronową rozwiązującą wybrany problem (np regresji lub klasyfikacji) na wybranym na poprzednich zajęciach zbiorze. Możesz wzorować się (lub nawet skopiować) na jednym z tutotoriali do danego frameworka.\n",
" - wczytaj dane trenujące z pliku [2 pkt.]\n",

13
IUM_06.Jenkins-2.ipynb
View File

@ -186,10 +186,10 @@
"source": [
"## Zadanie 1 [5 pkt] (termin: 2 V 2022)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-training\n",
" Projekt ten powinien przeprowadzać trenowanie modelu korzystając z kodu przygotowanego na poprzednich zajęciach. Trenowanie powinno odbywać się wewnątrz kontenera docker. [1 pkt]\n",
" Projekt ten powinien przeprowadzać trenowanie modelu korzystając z kodu przygotowanego na poprzednich zajęciach. Trenowanie powinno odbywać się wewnątrz kontenera docker. [2 pkt]\n",
"2. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym budowaniu projektu s123456-create-dataset i kopiować z niego zbiór danych [1 pkt]\n",
"3. Po zakończeniu trenowania powstały model powinien zostać zarchiwizowany [1 pkt]\n",
"4. Trenowanie modelu potrafi zająć bardzo dużo czasu. Sprawdzanie co 10 minut, czy już się zakończyło, to zły pomysł. Dodaj powiadomienie (wysyłane przez email na Teamsowy kanał \"Powiadomienia z Jenkins\") o zakończonym jobie zawierające rezultat (Status builda - successfull, failed, aborted itd) [1 pkt]\n",
"<!--4. Trenowanie modelu potrafi zająć bardzo dużo czasu. Sprawdzanie co 10 minut, czy już się zakończyło, to zły pomysł. Dodaj powiadomienie (wysyłane przez email na Teamsowy kanał \"Powiadomienia z Jenkins\") o zakończonym jobie zawierające rezultat (Status builda - successfull, failed, aborted itd) [1 pkt]-->\n",
"5. Dodaj parametr umożliwiający przekazanie do skryptu trenującego parametrów trenowania. Najprościej zrobić to dodając parametr typu String i doklejać jego wartość do wywołania skryptu trenującego. [1 pkt]"
]
},
@ -201,11 +201,12 @@
}
},
"source": [
"## Zadanie 2 [15 pkt] (termin: 2 V 2022)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-evaluation.\n",
" Projekt ten będzie przeprowadzał ewaluację modelu stworzonego w s123456-training na danych ze zbioru trenującego [1 pkt]\n",
"## Zadanie 2 [15 pkt] (termin: 2023-05-09)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-evaluation.eg\n",
" Projekt ten będzie przeprowadzał ewaluację modelu stworzonego w s123456-training na danych ze zbioru testującego [1 pkt]\n",
"2. Ewaluacja polega na:\n",
" - wczytaniu wytrenowanego wcześniej modelu\n",
" - skopiowanie modelu z artefaktu z projektu training\n",
" - wczytaniu tego modelu\n",
" - dokonaniu predykcji na zbiorze testowym za pomocą wczytanego modelu i zapisanie wyników tej predykcji do pliku\n",
" - wyliczeniu zbiorczych metryk (1-3 metryki) na zbiorze testującym (np. Accuracy, Micro-avg precission/recall, F1, RMSE - patrz [wykład 4. \"Metody ewaluacji\"])(https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/aitech-uma/src/branch/master/wyk/04_Metody_ewaluacji.ipynb) z przedmiotu Uczenie Maszynowe), \n",
" - zapisaniu metryk do pliku\n",