ai_learning/modules/17_capstone/assignments/02_build.md

2.5 KiB
Raw Blame History

Эксперименты и реализация

Цель

Построить воспроизводимый pipeline и провести минимум три осмысленных эксперимента.

Теория перед выполнением

Что сделать

  1. Реализовать воспроизводимый pipeline и честный baseline из proposal.
  2. Зафиксировать snapshot/split, конфиг, seed, зависимости и tracking запусков.
  3. Провести минимум три контролируемых эксперимента с заранее записанными гипотезами.
  4. Выполнить error analysis и оценку важных срезов, калибровки и threshold.
  5. Выбрать модель по заданным критериям, сохранить artifacts и отрицательные результаты.
  6. Оформить выводы и ограничения в отчёте.

Результат

Код, tracking, отчёт об ошибках и выбранная модель.

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

Критерии приёмки

  • Есть baseline и честный test; улучшения объяснены; отрицательные результаты сохранены.
  • Код читаем, разбит на функции и запускается по инструкции.
  • Выводы подтверждаются измерениями и не выходят за пределы эксперимента.

Вопросы для самопроверки

  • Изменялся ли в каждом эксперименте один контролируемый фактор?
  • Открывался ли test только после заморозки решения?
  • Какие категории ошибок дают наибольший ущерб и следующий эксперимент?
  • Можно ли воспроизвести выбранный artifact по run_id?