From 3eaf176f65204578ccb56f599cf89a6512af4625 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tomasz Date: Wed, 5 Apr 2023 14:55:47 +0200 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Zaktualizowano=20terminy=20zada=C5=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- IUM_05.Biblioteki_DL.ipynb | 2 +- IUM_06.Jenkins-2.ipynb | 13 +++++++------ 2 files changed, 8 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/IUM_05.Biblioteki_DL.ipynb b/IUM_05.Biblioteki_DL.ipynb index 10c92c8..4c99128 100644 --- a/IUM_05.Biblioteki_DL.ipynb +++ b/IUM_05.Biblioteki_DL.ipynb @@ -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", diff --git a/IUM_06.Jenkins-2.ipynb b/IUM_06.Jenkins-2.ipynb index b2c581d..632a6cf 100644 --- a/IUM_06.Jenkins-2.ipynb +++ b/IUM_06.Jenkins-2.ipynb @@ -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", + "\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",