С 9 по 15 сентября (23:59) вам предстоит решить одну из предложенных задач на свой выбор и оформить её решение в своём репозитории на git. Мы решили сделать тестовое задание в виде небольших, но очень полезных проектов. Опыт, полученный в результате его решения поможет вам в дальнейшей работе в лаборатории. Любые вопросы вы можете задавать на почту internship@mipt.ai с темой "Sept2019_question_название_задачи_Фамилия", расписывая всё максимально подробно.
Подробнее с информацией о лаборатории и технологиях можете ознакомиться на сайте лаборатории http://mipt.ai/technology
Список доступных для решения задач:
-
human_segmentation. (Computer Vision) - предложить модель сегментации человека на фотографии. -
word2vec. (Natural Language Processing) - реализовать и обучить эмбеддинговую модель Word2Vec. -
trajectory_prediction. (Timeseries Analysis) - предложить модель для восстановления траектории человека по данным с акселерометра и гироскопа с его телефона.
В первую очередь нам важно оценить, как вы мыслите. Для этого максимально подробно комментируйте свои действия и полученные результаты. Будут оцениваться:
-
Ваши идеи по используемым методам и моделям
-
Подготовка данных
-
Чистота кода, оформление репозитория
-
Анализ полученных результатов и значения метрик
В каждой задаче каждый критерий будет иметь свой вес, но везде оценка по 5-балльной шкале:
| Критерий | 1 балл | 5 баллов |
|---|---|---|
| Идеи | не проведён обзор литературы | описаны статьи, проведён анализ моделей и подобрана подходящая модель |
| Препроцессинг | нет понимания, что за данные и как с ними работать | препроцессинг данных проведён и обоснован |
| Чистота кода | всё написано в одном .ipynb без комментариев | PEP8, проект разбит на .py скрипты и собирается в демо-ноутбуке |
| Метрики | совсем плохие результаты | сильно лучше baseline-а, подробное описание результаты |
Успехов! Будем с нетерпением ждать ваших коммитов. После решения тестового задания, пожалуйста, дайте ссылку на него в ЭТОЙ гугл форме.