- Богодист Всеволод
- Сахабутдинов Рустам
- Вичук Артём
-
Запуск проекта в bash:
docker-compose up --build
Данный репозиторий содержит изначальную структуру проекта за исключением папок с большими датасетами, которые GitHub не пропускал.
- Папка
dataсодержит данные для первого (поиск аномалий) и второго (построение прогнозной модели) заданий соответственно (ПАПКА УДАЛЕНА); - В папку
EDAпросим участников положить код по анализу данных и любому другому преобразованию датасета. Рекомендуется формат.ipynb(ПАПКА УДАЛЕНА) - В папке
anomaly_detectionвыполняется первое задание соревнования. Здесь необходимо приложить код преобразования данных (если требуется после предыдущего шага), обучения модели для поиска аномалий, выгрузки данных для проверяющей системы. - В папке
forecastingведется работа над вторым заданием, соответственно. Обратите внимание, что данная папка в обязательном порядке должна содержать:- Код обучения модели прогнозирования;
- Сохраненный файл с весами обученной модели прогнозирования (можно сохранять через pickle или torch);
.md-файл с кратким описанием проделанной работы, обоснованием выбора модели, логикой ее работы и другими комментариями от разработчиков;.ipynb-ноутбук, демонстрирующий запуск вашей модели на тестовых данных и выгрузку датасета для проверяющей системы. Если вы изменяли данные перед тем, как обучать модель, приложите файл преобразованных данных или приведите обработку в коде ноутбука. У жюри должна быть возможность склонировать ваш репозиторий и без дополнительных усилий запустить предсказания, получив в результате работы ноутбука файл с ответами для проверки в проверяющей системе.
- В
interfaceзагрузите код пользовательского интерфейса, имитирующего течение времени в соответствии с поданным на вход интерфейсу файлом с данными о тракторе и выводящего элементы UI согласно ТЗ. - В
videoдолжна быть доступна демонстрация работающего интерфейса и всей его функциональности (ПАПКА УДАЛЕНА).
Желаем удачи в решении задач!