Задача 01A. Sequence classification. RNN ≡

Максимальный балл:	10		Ограничение времени:	1 сек
			Ограничение памяти:	512 Мб

Условие

Требуется решить задачу классификации текста с использованием моделей архитектуры RNN. Необходимо использовать raw подмножество датасета go_emotions

Требования к модели

• Модель должна иметь архитектуру RNN.

Распределение баллов

Максимальное количество баллов за задачу — 10.

• Работа с датасетом, до  + 1
• Реализация моделей, до  + 2
• Обучение моделей, до  + 1
• Тестирование моделей, до  + 4
• Бонус, до  + 2

Отправка решения

В качестве решения принимается файл с исходным кодом, например jupyter notebook. В систему требуется отправить ссылку на файл, размещённый в открытом доступе (Google Colab, Github, Google Drive и др.), указав среду разработки "Answer text". После отправки решение необходимо сдать преподавателю лично.

Базовый ноутбук можно скачать здесь.

---

Задача 01B. Seq2Seq. RNN ≡

Максимальный балл:	10		Ограничение времени:	1 сек
			Ограничение памяти:	512 Мб

Условие

Требуется решить задачу перевода текста с использованием моделей архитектуры RNN. Необходимо использовать следующий датасет. Рекомендуется обучать перевод с русского языка на английский. Краткая информация о Seq2Seq может быть найдена здесь.

Требования к модели

• Модель должна иметь архитектуру RNN.

Распределение баллов

Максимальное количество баллов за задачу — 10.

• Работа с датасетом, до  + 2
• Реализация модели, до  + 3
• Обучение модели, до  + 2
• Тестирование модели, до  + 3

Отправка решения

В качестве решения принимается файл с исходным кодом, например jupyter notebook. В систему требуется отправить ссылку на файл, размещённый в открытом доступе (Google Colab, Github, Google Drive и др.), указав среду разработки "Answer text". После отправки решение необходимо сдать преподавателю лично.

Базовый ноутбук можно скачать здесь.

---

Задача 02A. Transfer learning. Text classification ≡

Максимальный балл:	10		Ограничение времени:	1 сек
			Ограничение памяти:	512 Мб

Условие

Требуется решить задачу классификации текста с использованием техники transfer learning. Студент сам выбирает модель и датасет.

Требования к датасету

• Датасет должен содержать не менее 10k примеров.
• Перед использованием датасет должен быть согласован с преподавателем.
• Каждый датасет может быть использован не более чем двумя студентами в группе.

Требования к модели

• Модель должна иметь архитектуру трансформер.
• Модель должна быть обучена для задачи feature extraction.

Распределение баллов

Максимальное количество баллов за задачу — 10.

• Feature extraction, до  + 3
• Обучение модели, до  + 2
• Тестирование модели, до  + 3
• Бонус, до  + 2

Отправка решения

В качестве решения принимается файл с исходным кодом, например jupyter notebook. В систему требуется отправить ссылку на файл, размещённый в открытом доступе (Google Colab, Github, Google Drive и др.), указав среду разработки "Answer text". После отправки решение необходимо сдать преподавателю лично.

Базовый ноутбук можно скачать здесь.

---

Задача 02B. Transfer learning. Image classification ≡

Максимальный балл:	10		Ограничение времени:	1 сек
			Ограничение памяти:	512 Мб

Условие

Требуется решить задачу классификации изображений с использованием техники transfer learning. Студент сам выбирает модель и датасет.

Требования к датасету

• Датасет должен содержать не менее 10k примеров.
• Перед использованием датасет должен быть согласован с преподавателем.
• Каждый датасет может быть использован не более чем двумя студентами в группе.

Требования к модели

• Модель должна быть обучена для задачи feature extraction.

Распределение баллов

Максимальное количество баллов за задачу — 10.

• Feature extraction, до  + 3
• Обучение модели, до  + 2
• Тестирование модели, до  + 3
• Бонус, до  + 2

Отправка решения

В качестве решения принимается файл с исходным кодом, например jupyter notebook. В систему требуется отправить ссылку на файл, размещённый в открытом доступе (Google Colab, Github, Google Drive и др.), указав среду разработки "Answer text". После отправки решение необходимо сдать преподавателю лично.

Базовый ноутбук можно скачать здесь.

---