zpwiki/pages/students/2016/maros_harahus

title	published	taxonomy
Maroš Harahus	true	category tag author dp2021 bp2019 spacy nlp Daniel Hladek

Maroš Harahus

• Git repozitár ai4steel (pre členov skupiny)
• GIT repozitár s poznámkami (súkromný)

Dizertačná práca

Generovanie vektorových reprezentácií štruktúrovaných dát. (zmeniť?)

Minimovka 2023

• Grafové neurónové siete (zmeniť?)

17.6.

• Končí financovanie USsteel , je potrebné zmeniť tému.

Úlohy:

• Do konca ďalšieho školského roka submitovať karent článok. To je podmienka pre ďalšie pokračovanie. Článok by mal nadviazať na predošlý výskum v oblasti "spelling correction".
• Preštudovať články:
  • Survey of automatic spelling correction
  • Learning string distance with smoothing for OCR spelling correction
  • Sequence to Sequence Convolutional Neural Network for Automatic Spelling Correction
  • Iné súvisiace články. Kľúčové slová: "automatic spelling correction."
• Naučiť sa pracovať s fairseq. Naučiť sa ako funguje strojový preklad.
• Zopakovať experiment OCR Trec-5 Confusion Track. Pridaný prístup do repozitára https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/correct

Zásobník úloh:

• Vymyslieť systém pre opravu gramatických chýb. Aka Grammarly.
• Využiť GAN-VAE sieť na generovanie chybového textu. To by mohlo pomôcť pri učení NS.

3.6.

Úlohy:

• Pripraviť experiment pri ktorom sa vyhodnotia rôzne spôsoby zhlukovania pre rôzne veľkosti priestoru (PCA, k-means, DBSCAN, KernelPCA - to mi padalo). Základ je v súbore embed.py
• Do tabuľky spísať najdôležitejšie a najmenej dôležité parametre pre rôzne konvertory a pre všetky konvertory naraz (furnace-linear.py).
• Vypočítanie presnosti pre každý konvertor zo spojeného modelu, pokračovať.

27.5.

• Našli sme medzné hodnoty pre dáta zo skriptov USS.
• Urobený skript, polynómová transformácia príznakov nepomáha.
• rozrobený skript na generovanie dát GAN.

Otvorené úlohy:

• Pokračovať v otvorených úlohách.
• (3) Urobiť zhlukovanie a pridať informáciu do dátovej množiny. Zistiť, či informácia o zhlukoch zlepšuje presnosť. Informácia o grade umožňuje predikciu.

Stretnutie 20.5.

Otvorené úlohy:

• (1) Vypočítanie presnosti pre každý konvertor zo spojeného modelu a porovnanie s osobitnými modelmi. Chceme potvrdiť či je spojený model lepší vo všetkých prípadoch.
• (2) Doplniť fyzické limity pre jednotlivé kolónky do anotácie. Ktoré kolónky nemôžu byť negatívne? Tieto fyzické limity by mali byť zapracované do testu robustnosti.
• (4) Overenie robustnosti modelu. Vymyslieť testy invariantnosti, ktoré overia ako sa model správa v extrémnej situácii. Urobiť funkciu, kotrá otestuje parametre lineárnej regresie a povie či je model validný. Urobiť funkciu, ktorá navrhne nejaké vstupy a otestuje, či je výstup validný.

Neprioritné úlohy:

• [o] Preskúmať možnosti zníženia rozmeru vstupného priestoru. PCA? alebo zhlukovanie? Zistiť, či vôbec má zmysel používať autoenóder (aj VAE). (Asi to nemá zmysel)
• Vyradenie niektorých kolóniek, podľa koeficientu lineárnej regresie (daniel, funguje ale nezlepšuje presnosť).
  • Generovať umelé "extrémne" dáta. Sledovať, ako sa model správa. Extrémne dáta by mali byť fyzicky možné.

Urobené úlohy:

• Hľadanie hyperparametrov pre neurónku a náhodný les.

Report 29.4.2022

• Práca na VE.
• Čítanie článkov.

Report 8.4.2022

• Študovanie teórie
• Práca na VAE kóde rozpracovaný

Report 1.4.2022

• práca na DH neurónovej sieťi
• študovanie o Deep Belief Network

Stretnutie 28.3.

Úlohy:

• Dokončiť podrobnú anotáciu dát. Aké sú kazuálne súvisosti medzi atribútmi?
• Zopakovať a vylepšiť DH neurónovú sieť na predikciu síry

Zásobník úloh:

• Zvážiť použitie Deep Belief Network.

Report 25.3.2022

• Porovnávanie dát január, február (subor je na gite)
• Hodnotenie ešte nemám spisujem čo tým chcem dosiahnuť ci to ma vôbec zmysel na tom pracovať

Report 18.3.2022

• práca na dátach (príprava na TS, zisťovanie súvislosti, hľadanie hraničných hodnôt)
• študovanie timesesries (https://heartbeat.comet.ml/building-deep-learning-model-to-predict-stock-prices-part-1-2-58e62ad754dd,)
• študovanie o reinforcement learning (https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction)
• študovanie o transfer learning
• študovanie feature selection (https://machinelearningmastery.com/feature-selection-machine-learning-python/ https://www.kdnuggets.com/2021/12/alternative-feature-selection-methods-machine-learning.html)

Report 11.3.2022

• Data Preprocessing (inspirácia- https://www.kaggle.com/tajuddinkh/drugs-prediction-data-preprocessing-json-to-csv)

• Analyzovanie dát (inspirácia- https://www.kaggle.com/rounakbanik/ted-data-analysis, https://www.kaggle.com/lostinworlds/analysing-pokemon-dataset https://www.kaggle.com/kanncaa1/data-sciencetutorial-for-beginners)

• Pracovanie na scripte jsnol --> csv

• Študovanie time series (https://www.machinelearningplus.com/time-series/time-series-analysis-python/ Python Live - 1| Time Series Analysis in Python | Data Science with Python Training | Edureka Complete Python Pandas Data Science Tutorial! (Reading CSV/Excel files, Sorting, Filtering, Groupby) https://www.kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python)

• Time series články (https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8853246 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8931714 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8942842 https://arxiv.org/abs/2103.01904)

Working on:

• Neurónovej siete pre GAN time series (stále mam nejaké errory)
• klasickej neuronke

Stretnutie 1.3.2022

Úlohy:

• Zapracovať wandB pre reporting experimentov
• Textovo opísať dáta

Zásobník úloh:

• Vyskúšať predtrénovanie pomocou "historických dát".

Report 25.02.2022

• Prehlaď o jazykových modeloch (BERT, RoBERTa, BART, XLNet, GPT-3) (spracovane poznámky na gite)
• Prehlaď o time-series GAN
• Úprava skriptu z peci jsnol -- > csv
• Skúšanie programu GAN na generovanie obrázkov (na pochopenie ako to funguje)
• Hľadanie vhodnej implementácie na generovanie dát
• Rozpracovaná (veľmi malo) analýza datasetu peci

Stretnutie 2.2.2022

In progress:

• Práca na prehľade článkov VAE-GAN
• na (súkromný) git pridaný náhľad dát a tavný list
• práca na Pandas skripte

Úlohy:

• Dokončiť spacy článok
• Dokončiť prehľad článkov
• Pripraviť prezentáciu na spoločné stretnutie. Do prezentácie uveď čo si sa dozvedel o metódach VAE a GAN. Vysvetli, ako funguje "autoenkóder".
• Napísať krátky blog vrátane odkazov nal literatúru o tom ako funguje neurónový jazykový model (BERT, Roberta, BART, GPT-3, XLNet). Ako funguje? Na čo všetko sa používa?

Stretnutie 18.1.2022

Úlohy:

• Do git repozitára pridať súbor s podrobným popisom jednotlivých kolóniek v dátovej množine.
• [-] Do git repozitára pridať skript na načítanie dát do Pandas formátu.
• Vypracovať písomný prehľad metód modelovania procesov v oceliarni (kyslíkového konvertora BOS-basic oxygen steelmaking).
• Nájsť oznam najnovších článkov k vyhľadávaciuemu heslu "gan time series", "vae time series", "sequence modeling,prediction" napísať ku nim komentár (abstrakt z abstraktu) a dať na git.
• Preformulovať zadanie BP Stromp.
• [-] Dokončiť draft článok spacy.

Zásobník úloh:

• [-] Získať prehľad o najnovších metódach NLP - transformers,GAN, VAE a nájsť súvis s modelovaním BOS.
• nájsť vhodnú implementáciu gan-vae v pythone pre analýzu časových radov alebo postupnosti.

Stretnutie 17.1.2022

• Mame dáta z vysokej pece (500GB)
• Zlepšený konvolučný autoenkóder - dosahuje state-of-the-art.
• Prečítané niečo o transformers a word2vec.

Stretnutie 9.12.2021

• Natrénovaný autoenkóder (feed-forward) pre predikciu celkovej váhy Fe a obsahu S.
• dát je celkom dosť.

Úlohy:

• Vyskúšať iné neurónové siete (keras?).
• Pohľadať dátové množiny, ktoré sú podobné riešenej úlohe. Napr. Open Data.

Stretnutie 26.11.2021

Dáta z US Steel:

• Najprv sa do vysokej pece nasypú suroviny.
• Z tavby sa postupne odoberajú vzorky a meria sa množstvo jednotlivých vzoriek.
• Na konci tavby sa robí finálna analýza taveniny.
• Priebeh procesu závisí od vlastností konkrétnej pece. Sú vlastnosti pece stacionárne? Je možné , že vlastnosti pece sa v čase menia.
• Cieľom je predpovedať výsledky anaýzy finálnej tavby na základe predošlých vzoriek?
• Cieľom je predpovedať výsledky nasledujúceho odberu na základe predchádzajúcich?
• Čo znamená "dobrá tavba"?
• Čo znamená "dobrá predpoveď výsledkov"?
• Je dôležitý čas odbery vzorky?

Zásobník úloh:

• Formulovať problém ako "predikcia časových radov" - sequence prediction.
• Nápad: The analysis of time series : an introduction / Chris Chatfield. 5th ed. Boca Raton : Chapman and Hall, 1996. xii, 283 s. (Chapman & Hall texts in statistical science series). - ISBN 0-412-71640-2 (brož.).
• Prezrieť literatúru a zistiť najnovšie metódy na predikciu.
• Navrhnúť metódu konverzie dát na vektor príznakov. Sú potrebné binárne vektory?
• Navrhnúť metódu výpočtu chybovej funkcie - asi euklidovská vzdialenosť medzi výsledkov a očakávaním.
• Vyskúšať navrhnúť rekurentnú neurónovú sieť - RNN, GRU, LSTM.
• Nápad: Transformer network, Generative Adversarial Network.
• Nápad: Vyskúšať klasické štatistické modely (scikit-learn) - napr. aproximácia polynómom, alebo SVM.

Stretnutie 1.10.

Stav:

• Štúdium základov neurónových sietí
• Úvodné stretnutie s US Steel

Úlohy:

• Vypracovať prehľad aktuálnych metód grafových neurónových sietí
• Nájsť a vyskúšať toolkit na GNN.
• Vytvoriť pracovný repozitár na GITe.
• Naštudovať dáta z US Steel.
• Publikovať diplomovú prácu.

Diplomová práca 2021

• CRZP
• Zdrojové kódy

Názov diplomovej práce: Neurónová morfologická anotácia slovenského jazyka

1. Vysvetlite, ako funguje neurónová morfologická anotácia v knižnici Spacy. Vysvetlite, ako funguje predtrénovanie v knižnici Spacy.
2. Pripravte slovenské trénovacie dáta vo vhodnom formáte a natrénujte základný model morfologickej anotácie pomocou knižnice Spacy.
3. Pripravte model pre morfologickú anotáciu s pomocou predtrénovania.
4. Vyhodnoťte presnosť značkovania modelov vo viacerých experimentoch a navrhnite možné zlepšenia.

Diplomový projekt 2 2020

Zásobník úloh:

• skúsiť prezentovať na lokálnej konferencii, (Data, Znalosti and WIKT) alebo fakultný zborník (krátka verzia diplomovky).
• Využiť korpus Multext East pri trénovaní. Vytvoriť mapovanie Multext Tagov na SNK Tagy.
• vykonať a opísať viac experinentov s rôznymi nastaveniami.

Stretnutie 12.2.

Stav:

• Práca na texte

Do ďalšieho stretnutia:

• Opraviť text podľa ústnej spätnej väzby
• Vysvetlite čo je to morfologická anotácia.
• Vystvetlite ako sa robí? Ako funguje spacy neurónová sieť?
• atď. predošlé textové úlohy z 30.10. 2020

Stretnutie 25.1.2021

Stav:

• Urobená prezentácia, spracované experimenty do tabuľky.

Do ďalšieho stretnutia:

• Pracovať na súvislom texte.

Virtuálne stretnutie 6.11.2020

Stav:

• Prečítané (podrobne) 2 články a urobené poznámky. Poznánky sú na GITe.
• Dorobené ďalšie experimenty.

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

• Pokračovať v otvorených úlohách.

Virtuálne stretnutie 30.10.2020

Stav:

• Súbory sú na GIte
• Vykonané experimenty, Výsledky experimentov sú v tabuľke
• Návod na spustenie
• Vyriešenie technických problémov. Je k dispozicíí Conda prostredie.

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• Preštudovať literatúru na tému "pretrain" a "word embedding"
  • Healthcare NER Models Using Language Model Pretraining
  • Design and implementation of an open source Greek POS Tagger and Entity Recognizer using spaCy
  • https://arxiv.org/abs/1909.00505
  • https://arxiv.org/abs/1607.04606
  • LSTM, recurrent neural network,
  • Urobte si poznámky z viacerých čnánkov, poznačte si zdroj a čo ste sa dozvedeli.
• Vykonať viacero experimentov s pretrénovaním - rôzne modely, rôzne veľkosti adaptačných dát a zostaviť tabuľku
• Opísať pretrénovanie, zhrnúť vplyv pretrénovania na trénovanie v krátkom článku cca 10 strán.

Virtuálne stretnutie 8.10.2020

Stav:

• Podarilo sa vykonať pretrénovanie aj trénovanie, prvé výsledky experimentov.
• pretrénovanie funguje na GPU, použila sa verzia spacy 2.2, trénovanie na IDOC
• trénovanie ide lepšie na CPU
• vyskytol sa problém že nevie alokovať viac ako 2GB RAM
• 200 iterácií pretrénovania, 4000 riadkov viet

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

• Dať zdrojáky na GIT
• Urobiť porovnanie voči presnosti bez pretrain
• Výsledky dajte do tabuľky - aké parametre ste použili pri trénovaní a pretrénovaí?
• experimenty si poznačte do skriptu aby sa dali zopakovať
• Do článku (do súboru README na GIte) presne opíšte nastavenie experimentu - parametre, dáta a spôsob overenia, aspoň rozpracovať.
• Začnite spisovať teoretickú časť článku, aspoň rozpracovať.

Stretnutie 25.9.2020

Stav:

• chyba pri použití príkazu pretrain, ktorá sa objavila s novou verziou Spacy

Úlohy do ďalšieho stretnutia:

• pokračovať so starou verziou Spacy (2.2)

Návrhy na zlepšenie:

• Použiť viac textových dát.

Zvážiť publikovanie na: http://conf.uni-obuda.hu/sami2021/index.html

• najprv napísať po slovensky, potom sa to preloží
• opísať experimenty

Diplomový projekt 2020

Zdroje:

• Jazykové zdroje

Doplnenie podpory morfologického značkovania slovenského jazyka do nlp frameworku (spacy alebo flair)

• Úlohy na tento semester:
  • Pozrieť jazykové zdroje z https://www.clarin.eu/resource-families/manually-annotated-corpora (MultextEast)
  • Oboznámte sa so sadou morfologických značiek Universal Dependencies https://universaldependencies.org/sk/index.html
  • Oboznámte sa so sadou SNK https://korpus.sk/morpho.html
  • Natrénovať Spacy Model s POS a s pretrénovaním

Stretnutie 23.6.2020:

• Výsledok: Skript na trénovanie Spacy POS

Stretnutie 12.6.2020:

• Pretrénovanie Fasttext a trénovanie POS Spacy modelu - ešte treba vylepšiť presnosť

K zápočtu:

• Finálny okomentovaný skript pre trénovanie POS modelu podľa Slovak Treebank s pretrénovaním Fasttext.
• Ak sa dá tak pri trénovaní využite GPU
• Zistite výslednú presnosť, mala by byť nad 80 percent.
• Porovnajte s presnosťou bez pretrénovania.

Virtuálne stretnutie 15.5.2020:

• Spustenie exitujúceho skriptu pre trénovanie POS modelu z repozitára spacy-skmodel, problém nastal pri NER dátach.
• Vytvorený repozitár

Nové úlohy:

• Podrobne preštudovať a realizovať spacy pretrain
• Blog o Spacy pretrain

Revízia 9.4.2020:

Report o doterajšej práci:

• naštudovanie Fasttext
• implementácia do Spacy
• úprava modelu v spacy na rozpoznanie jazyka
• snaha o spacy-udpipe pre non-English text

Nové úlohy:

• pridajte zdrojový text a odkaz na "implementáciu".
• natrénujte model podľa https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel
• skúste pridať "word-embeddingy" z fasttext do trénovania.
• vyhodnoťte natrénovaný model - zistite presnosť značkovania. Aký vplyv majú embeddingy na presnosť?
• porozmýšľajte ako sa dá presnosť zlepšiť.

Stretnutie 5.3.2020:

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• zobrať alebo vytvoriť fasttext model
• pozrieť sa na spacy pretrain - tam sa bude dať využiť fasttext model
• vložiť ho do spacy modelu pomocou spacy pretrain
• pozrieť si http://nl.ijs.si/ME/V4/ morfosyntaktická anotácia MULTEXT
• porozmýšľať ako využiť korpus "MultextEast" - potrebné vytvoriť mapovanie značiek na SNK Tagset

Poznámka:

• Aktivovaná Omega
• Pozrieť sa na https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/spacy-skmodel/src/branch/master/sources/slovak-treebank , aktivovaný prístup
• už existuje mapovanie Universal Dependencie na SNK tagset

Stretnutie: 20.2.2020:

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• Pozrieť https://spacy.io/usage/training#tagger-parser
• Pozrieť si čo je word embedding - word2vec, fasttext, glove
• Nájsť spôsob ako využiť existujúci model word embedding pri trénovaní https://fasttext.cc/docs/en/pretrained-vectors.html
• Ako natrénovať Spacy POS model?

Tímový projekt 2019

Projektové stránky:

• Spracovanie prirodzeného jazyka
• Python
• Podpora slovenčiny v knižnici Spacy

Spacy tutoriál

• Vypracovať tutoriál pre prácu s nástrojom Spacy pre úlohu zisťovania gramatických značiek (part-of-speech). Súčasťou tutoriálu by mali byť aj odkazy na relevantné zdroje (odborné članky, min. 4).