Update 'pages/students/2016/dominik_nagy/README.md'

pages/students/2016/dominik_nagy/README.md

@@ -23,6 +23,28 @@ taxonomy:
 3. Vyberte minimálne dva rôzne modely a porovnajte ich presnosť na vhodnej dátovej množine. 
 4. Na základe výsledkov experimentov navrhnite zlepšenia.
 
+
+Stretnutie 17.12.2021
+
+Stav:
+
+- rozbehané trénovanie na slovensko-anglickom (LinDat) paralelnom korpuse.
+- model z angličtiny do slovenčiny. 
+- tokenizácia subword NMT.
+- rozbehané trénovanie na GPU, bez anaconda.
+
+Úlohy:
+
+- Cieľ je aby Vaše experimenty boli zopakovateľné. Pridajte všetky trénovacie skripty do git repozitára. Nepridávajte dáta. Pridajte skripty alebo návody na to ako pripraviť dáta. 
+- Zostavte tabuľku kde zapíšete parametre trénovania a dosiahnuté výsledky. 
+- Napíšte prehľad aktuálnych metód strojového prekladu pomocou neurónových sietí kde prečítate viacero vedeckých článkov a  ku každému uvediete názov a čo ste sa z neho dozvedeli. Vyhľadávajte kľúčové slovíčka: "Survey of neural machine translation". Chceme sa dozvedieť aj o transformeroch a neurónových jazykových modeloch. 
+- vyskúšajte trénovanie aj s inými architektúrami. Ku každému trénovaniu si poznačte skrupt, výsledky a dajte to na git. 
+
+Zásobník úloh:
+
+- Výskúšajte preklad v opačnom smere. 
+- Vyskúšanie inej metódy tokenizácie (BPE, sentencepiece, wordpiece - huggingface tokenizers).
+
 Stretnutie 6.7.2021
 
 Stav:
@@ -31,7 +53,7 @@ Stav:
 
 Úlohy:
 
-- Pokračujte v trénovaní na servri IDOC, použite sakrupt na príápravu prostredia ktorý som Vám dal.
+- Pokračujte v trénovaní na servri IDOC, použite skript na príápravu prostredia ktorý som Vám dal.
 - Pripravte veľký slovensko-anglický paralelný korpus a natrénujte z neho model.
 - Model vyhodnotťe pomocou metriky BLEU. Naštudujte si metriku BLEU.