Add means for evaluation/calibration of embedding models

Đang mở
#92 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách xem lại ví dụ hiệu chuẩn StellarGraph được liên kết và tài liệu phân loại nút của Neo4j, sau đó tìm các điểm vào của BlueGraph cho embedding-model và link-prediction. Xác định cách các liên kết validation hoặc các tập chia k-fold cần được dành riêng và đánh giá; được coi là hoàn tất khi dự án có một quy trình đánh giá được ghi chép và có thể sử dụng cho các mô hình embedding.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement

We need to have means for reserving a validation set (or even make a k-fold cross validation) for the embedding models (usually based on link prediction, i.e. reserve sets of links for validation).

Useful references:

Ngôn ngữ chính
Python
Star
34
Fork
5
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của BlueBrain/BlueGraph

Tất cả issue của BlueBrain/BlueGraph

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.