"Proszę za pomocą modelu statystycznego ($n$-gramowego) stworzyć rozwiązanie dla https://gonito.csi.wmi.amu.edu.pl/challenge/challenging-america-word-gap-prediction i umieścić je na platformie Gonito\n",
"- wynik widoczny na platformie zarówno dla dev i dla test\n",
"- wynik dla dev i test lepszy (niższy) od 1024.00\n",
"- deadline do końca dnia 24.04.2024\n",
"- commitując rozwiązanie proszę również umieścić rozwiązanie w pliku /run.py (czyli na szczycie katalogu). Można przekonwertować jupyter do pliku python przez File → Download as → Python. Rozwiązanie nie musi być w pythonie, może być w innym języku.\n",
"- zadania wykonujemy samodzielnie\n",
"- w nazwie commita podaj nr indeksu\n",
"- w tagach podaj \"n-grams\" (należy zatwierdzić przecinkiem po wybraniu tagu)!\n",
"\n",
"Uwagi:\n",
"\n",
"- warto wymyślić jakąś metodę wygładazania, bez tego może być bardzo kiepski wynik\n",
"- nie trzeba korzystać z całego zbioru trenującego\n",
"- roziwązanie zadania to **70** punktów,\n",
"- **dodatkowo:** za najlepsze rozwiązanie w grupie przyznaję **40** punktów, za drugie miejsce: **20** punktów, a za trzecie miejsce: **10** punktów\n",
"- warto monitorować RAM, próbować z różnym vocab_size, można skorzystać z pythonowego Counter\n",
"- warto sobie zrobić dodatkowo model unigramowy w ramach ćwiczenia"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
}
],
"metadata": {
"author": "Jakub Pokrywka",
"email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.3"
},
"subtitle": "0.Informacje na temat przedmiotu[ćwiczenia]",