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ML Training Example

オープン
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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
42/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
静か
技術スタック
machine-learning, python

調査の方向性

まずPR #137からリンクされているドキュメントを読み、その後、リポジトリに既存のサンプル構成を確認してください。完了条件は、実行可能なMLトレーニングのサンプルで、human-in-the-loop入力と、追跡または意思決定のためのエポックベースのトレーニングの両方を示すことです。このissueではファイルもテストも指定されていません。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

area/examples help wanted kind/documentation priority/low

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.

主要言語
Python
スター
2.6k
フォーク
203
平均マージ
3日 10時間
マージ済み PR(30日)
6

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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