Skip to content

Navigation Menu

Sign in
Appearance settings

Search code, repositories, users, issues, pull requests...

Provide feedback

We read every piece of feedback, and take your input very seriously.

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Appearance settings

machine-intelligence-laboratory/InternshipTestTask

Open more actions menu

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

15 Commits
15 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

Добро пожаловать на отбор на стажировку в Лабораторию Машинного Интеллекта МФТИ!

С 13 по 19 февраля (23:59) вам предстоит решить задачу и оформить её решение в своём репозитории на git. Мы решили сделать тестовое задание в виде мини полезного проекта. 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 "Feb2020_question_Фамилия", расписывая всё максимально подробно.

Подробнее с информацией о лаборатории и технологиях можете ознакомиться на сайте лаборатории http://mipt.ai/technology

InternshipTestTasks

Список доступных для решения задач:

  • cigarette_butt_segmentation (Computer Vision) - предложить модель сегментации окурков сигарет.

Критерии оценивания

В первую очередь нам важно оценить, как вы мыслите. Для этого максимально подробно комментируйте свои действия и полученные результаты. Будут оцениваться:

  1. Ваши идеи по используемым методам и моделям

  2. Подготовка данных

  3. Чистота кода, оформление репозитория

  4. 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, проведен анализ данных
Чистота кода всё написано в одном .ipynb без комментариев PEP8, проект разбит на .py скрипты и собирается в демо-ноутбуке
Метрики совсем плохие результаты адекватно работает на реальных/тестовых данных, проведен анализ результатов

Успехов! Будем с нетерпением ждать ваших коммитов. После решения тестового задания, пожалуйста, дайте ссылку на него в ЭТОЙ гугл форме.

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Morty Proxy This is a proxified and sanitized view of the page, visit original site.