NVIDIA/DeepRecommender

Add MovieLens example

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#2 aperta il 3 ott 2017

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Descrizione

Provide a recepie for training a model on MovieLens data (20M and 1M).

This should include the following:

  1. Data converter. Consider fixing/adjusting this script
  • Train/Eval/Test split. Training test ratings should come before any Eval and Test ratings. See section 3.1 (Experiment setup) of this paper for details and Netflix converter for example.

  1. An example train.sh, and test.sh for 20M and 1M MovieLens data sets which will train/eval and test the model correspondingly.

  2. Choose model architecture and hyper parameters that give best eval RMSE you can get.

Guida contributor

Direzione di ricerca
Esplora il codebase di NVIDIA DeepRecommender per comprendere l'architettura del modello esistente e la pipeline di dati. Quindi implementa un convertitore di dati per il dataset MovieLens seguendo gli script di riferimento forniti, crea script di train/test e ottimizza gli iperparametri per ottenere il miglior RMSE.
Tech stack
pythonshell
Dominio
machine learningdatabackend
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
3-5 giorni
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
PythonMachine learning basicsRecommender systems
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
50