Ask me (проект) — различия между версиями
(Новая страница, с помощью формы Новый_проект) |
(→Что это за проект?) |
||
Строка 11: | Строка 11: | ||
=== Что это за проект? === | === Что это за проект? === | ||
− | Существует интересная [http://arxiv.org/pdf/1506.07285.pdf статья], описывающая модель, которая на вход принимает: | + | Существует интересная [http://arxiv.org/pdf/1506.07285.pdf статья], описывающая модель, которая '''на вход''' принимает: |
− | + | # Некоторый контекст, а именно несколько предложений. | |
− | + | # Простой и короткий вопрос. | |
− | + | А '''на выходе''' выдает некоторый осмысленный ответ в виде текста. Примечательно то, что в самой системе используется только обученные [https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network нейронные сети]. В частности, помощью [https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory LSTM-сети] модель запоминает контекст, оценивает вопрос и выдает ответ. | |
− | А на выходе выдает ответ. Примечательно то, что в самой системе используется только обученные нейронные сети. В частности, помощью LSTM- | + | |
Проект заключает в: | Проект заключает в: | ||
− | + | # Воспроизведении результата статьи, на сколько это позволят нам наши вычислительные мощности. | |
− | + | # Изучении схожих статей. | |
− | + | # Проведении экспериментов. | |
Проект будет устроен следующим образом: | Проект будет устроен следующим образом: | ||
− | + | # Будут еженедельные семинары, на которых мы разберем всю необходимую теорию. | |
− | + | # На одном из семинаров вы проведете разбор статьи, которую изучили самостоятельно. | |
− | + | # Будет набор небольших упражнений для закрепления материала. | |
+ | # Мы будем двигаться к конечной цели - обучить собственную модель. | ||
− | Предупреждаю | + | Предупреждаю! Проект предполагает большие затраты по времени, а также погружение в исследовательский процесс. |
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === |
Версия 19:08, 21 сентября 2016
Ментор | Симагин Денис |
Учебный семестр | Осень 2016 |
Учебный курс | 2-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 4-5 | |
Что это за проект?
Существует интересная статья, описывающая модель, которая на вход принимает:
- Некоторый контекст, а именно несколько предложений.
- Простой и короткий вопрос.
А на выходе выдает некоторый осмысленный ответ в виде текста. Примечательно то, что в самой системе используется только обученные нейронные сети. В частности, помощью LSTM-сети модель запоминает контекст, оценивает вопрос и выдает ответ.
Проект заключает в:
- Воспроизведении результата статьи, на сколько это позволят нам наши вычислительные мощности.
- Изучении схожих статей.
- Проведении экспериментов.
Проект будет устроен следующим образом:
- Будут еженедельные семинары, на которых мы разберем всю необходимую теорию.
- На одном из семинаров вы проведете разбор статьи, которую изучили самостоятельно.
- Будет набор небольших упражнений для закрепления материала.
- Мы будем двигаться к конечной цели - обучить собственную модель.
Предупреждаю! Проект предполагает большие затраты по времени, а также погружение в исследовательский процесс.
Чему вы научитесь?
1. Чтение самых свежих английских статей. 2. LSTM сети 3. Почувствуете себя исследователем
Какие начальные требования?
- Наличие машины с UNIX-подобной ОС, владение командной оболочкой
- Вы должны писать на Python 3
- Необходимы знания Git, однако я всегда помогу в сложной ситуации
- Желательны базовые знания о машинном обучении
Какие будут использоваться технологии?
- В качестве основного языка будет Python 3.
- Нейронные сети мы будем обучать скорее всего с помощью Theano.
- Так же вы можете проводить вычисления на ресурсах aws или воспользоваться google cloud.
Темы вводных занятий
Будем планомерно погружаться в тему, весь 2 и 3 модули. Также каждый участник проекта сделает доклад статьи на схожую тему.
Направления развития
- Это абсолютно свежая тема для исследований. Изучать статьи и проводить свои эксперименты можно просто до бесконечности.
- Для демонстрации своих достижений вы можете сделать какой-нибудь телеграм-бот.
Критерии оценки
В рамках проектах вы будете выполнять небольшие обучающие задания и проводить эксперименты. Их выполнение в срок и будет оцениваться. А дальше мы просто проагрегируем ваши результаты. Для получения оценки от 8 и выше необходимо воспроизвести результат авторов статьи хотя бы в урезанном виде. Необходимым, но не достаточным критерием получения удовлетворительно и выше является доклад на семинаре.
Ориентировочное расписание занятий
Семинары будут проходить в стенах Яндекса каждую неделю в фиксированный день (вторник, среда или четверг). Если будет желание, то можно несколько раз в выходные провести своеобразные хакатоны: собираемся вместе на целый день, работаем, общаемся и трескаем пиццу.