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Add benchmarks for machine learning application

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, python, pytorch, scikit-learn, tensorflow
Área
machine-learning, performance

Línea de trabajo

El issue no menciona archivos, pruebas ni puntos de entrada, y no proporciona implementaciones concretas de benchmarks. Empieza revisando las convenciones de benchmarks existentes del repositorio y, después, aclara los algoritmos y las implementaciones incluidos en el alcance; para darlo por terminado sería necesario acordar un conjunto de benchmarks correspondientes de entrenamiento e inferencia.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Today, Machine learning applications are important use-cases of Python.
I haven't prepared concrete benchmark implementations yet, but I would like to suggest guidelines for machine learning benchmarks.

A. Each benchmark should provide all of the following implementations and shows the same result.

  • Pure Python-based implementation (might be not easy). Sympy based implementation
  • Numpy-based implementation.
  • (optional) Famous frameworks like scikit-learn, TensorFlow, or PyTorch-based implementation.

B. Following algorithm-based benchmark should provide training and inference benchmark.

  • Regression algorithm
  • Decision tree algorithm
  • Clustering algorithm
  • Nearest neighborhood algorithm
  • Matrix factorization
  • ... (Please suggest!)

C. Deep learning-based or neural network-based benchmarks only provide inference benchmark with fixed weights since training benchmark needs GPU resources but using GPU resource is out of the topic.

  • Simple neural network
  • ... (Please suggest!)
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1k
Forks
203
Merge medio
1 h 20 min
PR fusionados (30 d)
2

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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