Программа оценки стоимости квартиры (проект) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(Новая страница, с помощью формы Новый_проект) |
|||
| (не показано 8 промежуточных версии 2 участников) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Карточка_проекта | {{Карточка_проекта | ||
| − | |name=Программа | + | |name=Программа оценки стоимости квартиры |
|mentor=Антон Галаев | |mentor=Антон Галаев | ||
| − | |mentor_login={{URLENCODE: | + | |mentor_login={{URLENCODE:Antongalaev|WIKI}} |
|semester=Весна 2015 | |semester=Весна 2015 | ||
|course=1 | |course=1 | ||
| − | |summer= | + | |summer=on |
|categorize=yes | |categorize=yes | ||
| + | |is_archived=yes | ||
}} | }} | ||
=== Что это за проект? === | === Что это за проект? === | ||
| − | Результатом работы должна стать программа (или веб-сервис), позволяющая оценить стоимость | + | Результатом работы должна стать программа (или веб-сервис), позволяющая оценить стоимость квартиры по заданным параметрам, таким как, например, количество комнат, площадь, удаленность от метро, этаж и т.п. Для прогнозирования стоимости предлагается использовать простейший алгоритм машинного обучения, линейную регрессию (для этого могут быть использованы сторонние библиотеки). Данные для обучения можно взять из готовых открытых датасетов или собрать самому, например с cian.ru (и самому, соответственно, выбрать факторы для оценки). |
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === | ||
| − | Писать хороший поддерживаемый код | + | * Писать хороший поддерживаемый код |
| − | Применять машинное обучение для решения практических задач | + | * Применять машинное обучение для решения практических задач |
| − | Проектировать удобный пользовательский интерфейс | + | * Проектировать удобный пользовательский интерфейс |
=== Какие начальные требования? === | === Какие начальные требования? === | ||
| − | Умение программировать | + | * Умение программировать |
| − | Желание познакомиться с базовыми принципами машинного обучения | + | * Желание познакомиться с базовыми принципами машинного обучения |
=== Какие будут использоваться технологии? === | === Какие будут использоваться технологии? === | ||
| − | + | * Java, C++ или Python | |
| − | Amazon Web Services или Google App Engine (в случае разработки веб-сервиса) | + | * HTML/Javascript/CSS |
| + | * Amazon Web Services или Google App Engine (в случае разработки веб-сервиса) | ||
| + | * Библиотеки алгоритмов машинного обучения | ||
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
| − | + | * Основы разработки веб-приложений | |
| + | * Линейная регрессия | ||
=== Направления развития === | === Направления развития === | ||
| − | Реализация проекта в виде веб-сервиса | + | * Реализация проекта в виде веб-сервиса |
| − | Использование многопоточности | + | * Реализация алгоритма линейной регрессии самостоятельно, без использования сторонних библиотек |
| − | + | * Использование многопоточности | |
| − | Разработка красивого и удобного интерфейса | + | * Использование актуальных данных для обучения (например с cian.ru) |
| + | * Разработка красивого и удобного интерфейса | ||
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
| − | + | * 4-5 - проект реализован в виде десктопного приложения | |
| − | + | * 6-7 - проект реализован в виде веб-сервиса | |
| − | + | * 8-10 - проект реализован в виде веб-сервиса + выполнены какие-либо из следующих требований: использованы актуальные данные, сделан удобный интерфейс, алгоритм реализован самостоятельно (не библиотека), использована многопоточность | |
Текущая версия на 10:48, 20 октября 2015
| Ментор | Антон Галаев |
| Учебный семестр | Весна 2015 |
| Учебный курс | 1-й курс |
| Проект можно развивать на летней практике | |
| Внимание! Данный проект находится в архиве и реализован не будет. |
Что это за проект?
Результатом работы должна стать программа (или веб-сервис), позволяющая оценить стоимость квартиры по заданным параметрам, таким как, например, количество комнат, площадь, удаленность от метро, этаж и т.п. Для прогнозирования стоимости предлагается использовать простейший алгоритм машинного обучения, линейную регрессию (для этого могут быть использованы сторонние библиотеки). Данные для обучения можно взять из готовых открытых датасетов или собрать самому, например с cian.ru (и самому, соответственно, выбрать факторы для оценки).
Чему вы научитесь?
- Писать хороший поддерживаемый код
- Применять машинное обучение для решения практических задач
- Проектировать удобный пользовательский интерфейс
Какие начальные требования?
- Умение программировать
- Желание познакомиться с базовыми принципами машинного обучения
Какие будут использоваться технологии?
- Java, C++ или Python
- HTML/Javascript/CSS
- Amazon Web Services или Google App Engine (в случае разработки веб-сервиса)
- Библиотеки алгоритмов машинного обучения
Темы вводных занятий
- Основы разработки веб-приложений
- Линейная регрессия
Направления развития
- Реализация проекта в виде веб-сервиса
- Реализация алгоритма линейной регрессии самостоятельно, без использования сторонних библиотек
- Использование многопоточности
- Использование актуальных данных для обучения (например с cian.ru)
- Разработка красивого и удобного интерфейса
Критерии оценки
- 4-5 - проект реализован в виде десктопного приложения
- 6-7 - проект реализован в виде веб-сервиса
- 8-10 - проект реализован в виде веб-сервиса + выполнены какие-либо из следующих требований: использованы актуальные данные, сделан удобный интерфейс, алгоритм реализован самостоятельно (не библиотека), использована многопоточность
