Система сравнения качества моделей, управляющих символьной машиной

В рамках проекта PySymGym создаётся инфраструктура для обучения нейронных сетей управлению символьной машиной. Для дальнейшего развития необходимо разработать и развернуть web-приложение, позволяющее проверять качество обученных моделей и сравнивать их между собой. Эдакий kaggle на минималках, с необходимостью запускать реальный символьные машины при проверке моделей и проводить специфичное сравнение результатов. Для этого необходимо

  • Опубликовать набор данных, описание к нем, инструкции и инструменты по загрузке.
  • Разработать web-приложение, позволяющее пользователю загрузить свою обученную модель и получить результаты её запуска на реальных данных. В том числе, провести её сравнение с бейзлайном и лучшей моделью.
  • Организовать автоматизированное развёртывание данного приложения.
Требования к студенту
  • Отличное знание Python и средств разработки (тесты, линтеры, управление зависимостями).
  • Понимание принципов разработки web-приложений, знание соответствующих инструментов (БД, клиент, сервер).
  • Навыки развёртывания web-приложений и автоматизации этого процесса. Знание соответствующих инструментов.
  • Базовые навыки машинного обучения, понимание типичного пайплайна и способов его реализации.
Уровень

2 курс, 3 курс, Бакалаврская ВКР, Магистерская ВКР

Руководитель

Григорьев Семен Вячеславович

Консультант

Grigorev Semyon

Источник

Кафедра системного программирования СПбГУ