# readme

**Repository Path**: ai100/readme

## Basic Information

- **Project Name**: readme
- **Description**: 第一期项目评分标准
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 4
- **Created**: 2018-07-09
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 项目安排

- 学员自由选择项目。
- 推荐学员进行组队，群策群力，共同完成同一个项目。
- 项目鼓励不同学员，不同组队之间进行讨论，分享心得。
- 项目过程由学员自主完成，禁止助教参与项目或提供除思路指导之外的其他帮助。
- 项目开放程度较大，最终按照项目评分标准进行评判。
- 项目过程中，以一星期为周期，每个周期末，学员需提交项目节点报告，并由负责带队的助教带领进行阶段总结。节点报告参考本文
  - __每周末的项目总结学员必须参加，报告文本必须提交到gitee上指定位置，否则项目总成绩扣一分__
- 完成项目的学员参与就业推荐过程，未完成项目的学员只结业，不参与就业推荐。
  - __项目成绩靠前的学员优先推荐就业__

# 项目评分标准
- 评分采用5分制，5为最高分
- 评分中，同时参考项目的文档和代码，文档所占比重高于代码。文档要求如下：
    - 对所用模型的理解，完整而充分
    - 对训练过程的描述，清晰易懂
    - 尽可能详细的列举出了项目中碰到的坑并且给除了解决方案，没有解决的，也需要描述尝试过的解决方式和对情况的推测
    - 对项目运行的结果给予充分的解释，好在哪里，不好在哪里
    - 尽可能多的尝试应用了课程中学到的知识，并对应用的结果给出了解释和评估
- 代码要求如下：
    - 没有语法错误
    - 没有明显逻辑错误
    - 注释丰富，逻辑清晰
    - 尽可能多的应用了课程中学到的知识
- 多人组队完成的项目，项目评分即为团队中每个成员的评分
- 项目结果仅占很少评分比例，也就是，项目没完成，出不了结果也可以提交，文档足够丰富，展示的内容足够详细，也可以得到不错的分数
- 项目提交过的学员，除项目没有任何实质内容的情况外，不论成绩如何，均可认为顺利结业。

# 项目节点目标报告模板

## CTR预估
### 第一周结束目标
- 数据探索文档
  - 各数据特征实际意义及与最终目标的推测
    - xxx
    - xxx
  - 各数据特征分布情况，特征间联合分布情况
    - xxx
    - xxx
  - 各数据特征与最终结果的分布关系
    - xxx
    - xxx
  - 对特征工程的探索与规划的初步计划，打算重点关注哪些特征，准备对特征进行什么处理。
    - xxx
    - xxx

### 第二周结束目标
- 特征工程
  - 特征xx的处理
    - xxx
    - xxx
  - 特征xx的处理
    - xxx
    - xxx
  - xx
- 基本模型训练效果及论证
  - linear
    - cv结果
    - r2 score
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
  - lasso
    - cv结果
    - r2 score
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
  - ridge
    - cv结果
    - r2 score
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
  - xxx
- 高级方案的尝试计划
  - 模型融合
  - xxx

### 第三周结束目标
- ctr最终结果
  - 分数
  - 可视化
  - 模型结果解析

- 高级方案尝试及结果
  - 模型融合
    - xxx
    - xxx
  - xxx
    - xxx
    - xxx
  - xx

### 第四周结束目标
- 形成最终文档
  - 项目各个阶段中的坑
  - 心得体会
  - 项目不足与改进设想

## 文本分类
### 第一周结束目标
- 数据探索文档
  - 数据分布与分析
    - xxx
    - xxx
  - 编码尝试与结果评估
    - onehot
    - embeding
      - embdeing可视化
    - xxx

### 第二周结束目标
- 基本模型训练效果及论证
  - kmeans
    - 结果
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
  - dbscan
    - 结果
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
  - xxx
    - 结果
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
- 高级方案的尝试计划
  - 模型融合
  - xxx

### 第三周结束目标
- 分类最终结果
  - 分数
  - 可视化
  - 模型结果解析

- 高级方案尝试及结果
  - 模型融合
    - xxx
    - xxx
  - xxx
    - xxx
    - xxx
  - xx

### 第四周结束目标
- 形成最终文档
  - 项目各个阶段中的坑
  - 心得体会
  - 项目不足与改进设想

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## 文本分类
### 第一周结束目标
- 数据探索文档
  - 数据分布与分析
    - xxx
    - xxx
  - 编码尝试与结果评估
    - onehot
    - embeding
      - embdeing可视化
    - xxx

### 第二周结束目标
- 基本模型训练效果及论证
  - kmeans
    - 结果
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
  - dbscan
    - 结果
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
  - xxx
    - 结果
    - 可视化
    - 讨论
    - xx
- 高级方案的尝试计划
  - 模型融合
  - xxx

### 第三周结束目标
- 分类最终结果
  - 分数
  - 可视化
  - 模型结果解析

- 高级方案尝试及结果
  - 模型融合
    - xxx
    - xxx
  - xxx
    - xxx
    - xxx
  - xx

### 第四周结束目标
- 形成最终文档
  - 项目各个阶段中的坑
  - 心得体会
  - 项目不足与改进设想

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## 车辆检测
### 第一周结束目标
- 数据准备
  - 数据下载
  - 数据格式的理解
  - xxx
- 资料查阅
  - ssd，yolo，等的论文阅读
  - inception，resnet系列论文阅读
- 项目方案规划
  - 模型规划
    - 使用哪种模型，方案
    - 检测部分，分类部分
    - 多模型并行或end2end方案
     - yolo， ssd等
    - xxx
  - 系统规划
    - 系统架构
    - 输入输出
    - 结果展示或分析

### 第二周结束目标
- 训练数据处理
- 模型训练
  - 训练过程出现的问题以及解决
  - 训练过程可视化
    - loss可视化
    - xxx
- 可用系统的搭建
  - 系统可以运行起来
  - 能够看到输入输出

### 第三周结束目标
- 模型训练完成
  - 结果可视化
  - 效果分析
- 系统搭建完成
  - 能运行并根据合理的输入给出合理的输出
  - 没有明显不合理的设计
    - 输入输出可操作
    - 对各种异常能够处理，系统不会崩溃
    - xxx

### 第四周结束目标
- 形成最终文档
  - 项目各个阶段中的坑
  - 心得体会
  - 项目不足与改进设想
  - 项目安装说明
  - 项目使用说明
  - 使用展示视频

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## 看图说话
### 第一周结束目标
- 数据准备
  - 数据下载
    - flickr8k
    - coco
  - 数据格式的理解
  - xxx
- 资料查阅
  - im2txt等相关阅读
- 项目方案规划
  - 模型规划
    - 使用哪种模型，方案
    - xxx
  - 系统规划
    - 系统架构
    - 输入输出
    - 结果展示或分析

### 第二周结束目标
- 训练数据处理
- 模型训练
  - 训练过程出现的问题以及解决
  - 训练过程可视化
    - loss可视化
    - xxx
- 可用系统的搭建
  - 系统可以运行起来
  - 能够看到输入输出

### 第三周结束目标
- 模型训练完成
  - 结果可视化
  - 效果分析
- 系统搭建完成
  - 能运行并根据合理的输入给出合理的输出
  - 没有明显不合理的设计
    - 输入输出可操作
    - 对各种异常能够处理，系统不会崩溃
    - xxx

### 第四周结束目标
- 形成最终文档
  - 项目各个阶段中的坑
  - 心得体会
  - 项目不足与改进设想
  - 项目安装说明
  - 项目使用说明
  - 使用展示视频