jxnl/fbms

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Aperta

#5 aperta il 2 ott 2014

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Descrizione

We will need to have some automated ways to train and test our algorithm and serlize them into our data store.

We will need to think of relevant features and how we acn effectivly extract them. More to come later.

Guida contributor

Direzione di ricerca
Esplora metodi di estrazione delle caratteristiche per la moderazione di Facebook e progetta una pipeline di addestramento per la classificazione dell'algoritmo, quindi serializza il modello in un datastore.
Tech stack
Nessuno
Dominio
machine learning
Tipo issue
Ricerca
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
Mezza giornata
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Nuova
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Richiede indagine
Prerequisiti
Nessuno
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
40