ai_learning/modules/00_environment/assignments/01_environment.md

2.2 KiB
Raw Permalink Blame History

Воспроизводимое окружение

Теория перед выполнением

Перед началом прочитайте:

Цель

Создать .venv, установить core-зависимости, сохранить команды и проверить импорты.

Что сделать

  1. Сформулировать ожидаемый результат до запуска эксперимента.
  2. Реализовать простой baseline.
  3. Реализовать основной метод самостоятельно настолько, насколько требует задание.
  4. Добавить автоматические проверки ключевых вычислений.
  5. Провести эксперимент, сохранить метрики и примеры ошибок.
  6. Заполнить отчёт по common/REPORT_TEMPLATE.md.

Результат

Файл solution/environment_report.md с версиями Python и библиотек; скрипт solution/check_imports.py.

Решение разместите рядом в solution/. Не коммитьте большие данные, веса или секреты.

Критерии приёмки

  • Скрипт запускается из корня без ошибок, инструкция позволяет повторить настройку.
  • Код читаем, разбит на функции и запускается по инструкции.
  • Выводы подтверждаются измерениями и не выходят за пределы эксперимента.

Вопросы для самопроверки

  • Почему выбран именно этот метод и какой baseline он должен превзойти?
  • Где здесь возможна утечка данных или некорректная оценка?
  • Как изменится результат при других данных или ограничениях?
  • Какую ошибку модели вы считаете наиболее важной и почему?