jxnl/fbms

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#5 opened on 2014/10/02

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説明

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.

コントリビューターガイド

調査方針
Facebookモデレーションのための特徴抽出方法を探り、アルゴリズム分類のためのトレーニングパイプラインを設計し、モデルをデータストアにシリアライズします。
技術スタック
なし
領域
machine learning
Issue 種別
調査
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
半日
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
新着
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
調査が必要
前提条件
なし
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40