Anmerkungen Notebook: KI Tutorial - Active Learning
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Konsistent den Begriff "Active Learning" verwenden, nicht "Aktives Lernen" -
Inhaltsverzeichnis hinzufügen (wie im AutoML Tutorial) -
Überschriften nummerieren -
Zum GIF-Text: Hier gibt es einen Verweis zum generate_gif Notebook, von dem ich mir nicht sicher bin, ob es drinbleiben soll --> Das müssen wir noch besprechen -
auskommentierte Code-Zellen löschen -
Bei print statements bitte immer f-String verwenden: print(f'bla {parameter}')
Wein Beispiel:
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Bisschen ausführlicher erlkären: Prediction ist irgendein Wert zwischen 0 und 10 -
Die Active Learner Klasse ausführlicher erklären -
Lieber mehrere kleine Zellen mit wenig Code als eine große --> so kann man besser erklären bzw. die Kommentare durch Markdown Text ersetzen -
max_std_sampling erklären -
Export der Label muss noch mit rein (als csv zusammen mit den Daten) -
Evtl kann man vorher schon eine Spalte Label einfügen im df und mit nan befüllen, dann spielt man das "Spiel" durch, dann man so tut als wisse man die quality nicht -
P.S.: Bin mir immer noch nicht sicher, ob wir das wirklich als Regression auslegen sollten :D Vielleicht kann man zusätzlich noch ein wirkliches Regressionsproblem wie boston housing oder california housing einfügen. -
Kann man den Start-random-index bei beim random sampling fixieren? Dann wäre das Ergebnis immer gleich -
Datenherkunft und Standarscaling erwähnen -
MAE statt MSE
Zweites Beispiel:
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Alle Funktionen in Modul auslagern und importieren -
Hast du auch was anderes als LogisticRegression ausprobiert? Vielleicht finden wir hier noch einen besseren Classifier, der auch schnell trainiert ist -
Ausführlicher Erklären wie das interaktive Labeln funktioniert, alle Schaltflächen erklären bitte
Edited by Maximilian Kasper