microsoft/FLAML

Make zero-shot automl more discoverable

Geschlossen

#737 geöffnet am 19.09.2022

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 (1 Kommentar) (1 Reaktion) (0 zugewiesene Personen)Jupyter Notebook (560 Forks)github user discovery
documentationgood first issue

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Beschreibung

  1. Shall we insert cross-links in the two notebooks https://github.com/microsoft/FLAML/blob/main/notebook/automl_lightgbm.ipynb and https://github.com/microsoft/FLAML/blob/main/notebook/zeroshot_lightgbm.ipynb to make the zero-shot automl more discoverable?
  2. Shall we insert links in lightgbm's documentation page to tuning and zero-shot examples respectively?

@mkyl @qingyun-wu @liususan091219

Contributor Guide

Research-Richtung
Identifizieren Sie die genauen Stellen in den Notebooks und der LightGBM Dokumentationsseite, an denen Links hinzugefügt werden sollen, und schlagen Sie dann den genauen Linktext und die URLs vor.
Tech Stack
python
Domain
machine learning
Issue Type
Dokumentation
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
1
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Unter 1 Stunde
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
GitJupyter Notebook
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
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