ML Training Example
Los mantenedores suelen responder en 2 días
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- machine-learning, python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza por leer la documentación enlazada desde PR #137 y, después, inspecciona la estructura de ejemplos existente del repositorio. Se considerará terminado cuando un ejemplo ejecutable de entrenamiento de ML demuestre tanto la entrada human-in-the-loop como el entrenamiento basado en épocas para el seguimiento o la toma de decisiones; el issue no especifica archivos ni pruebas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
We need an ML training example, and ideally want to demonstrate the following:
- Human-in-the-loop (ml training with human input)
- Epoch-based training for tracking/decision making
Would love contributions! See the docs from this PR for more details.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.6k
- Forks
- 203
- Merge medio
- 3 d 10 h
- PR fusionados (30 d)
- 6
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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