From eb4f8def321c00c2fc9c68b49cd3ad51cddee642 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: dano <dhladek@gmail.com>
Date: Thu, 7 Dec 2023 08:56:48 +0000
Subject: [PATCH] Update 'pages/students/2018/adrian_remias/README.md'

---
 pages/students/2018/adrian_remias/README.md | 31 ++++++++++++++++++++-
 1 file changed, 30 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/pages/students/2018/adrian_remias/README.md b/pages/students/2018/adrian_remias/README.md
index 30fe82edb5..3cc2b5ba6b 100644
--- a/pages/students/2018/adrian_remias/README.md
+++ b/pages/students/2018/adrian_remias/README.md
@@ -34,8 +34,37 @@ Stretnutie 7.12.2023
 Stav:
 
 - Vytvorený program na trénovanie neurónovej siete. Masked language modeling  skript run_mlm.py. Roberta for Masked LM  DataCollatorForLanguageModelling.
+- Navrhnutý skript pridáva mask token medzi slová a sleduje, čo doplní model. Časť s trénovaním je v tomto prípade zbytočná. 
 
+Úlohy:
 
+- Vyhoddnotte prenosť Vami navrhnutého prístupu. Mali by ste zostaviť kontingenčnú tabuľku. (confusion matrix). Tabuľka má na jednej osi očakávané hodnoty a na druhej osi skutočné hodnoty. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/09/precision-recall-machine-learning/
+- O spôsobe vyhodnotenia môžete napísať aj krátku podkapitolu.
+- Uvedte zdroje odkiaľ ste čerpali pri tvorbe.
+
+```
+  Pôvodný text:   Dnes   je  pekný  deň .
+  Opravený text   Dnes , je  pekný  deň .
+
+      . , ? ! x  toto dáva sieť
+    . 2 1 0 0 0 
+    , 
+    ?
+    !
+    x   1     1
+    očakávané hodnoty
+```
+
+Zásobník úloh:
+
+- Dotrénujte neurónovú sieť na úlohu dopňlňania interpunkcie. Úloha je formulovaná ako "klasifikácia postupností" a je podobná úlohám "part of speech tagging" alebo "named entity recognition".
+
+Takto by mala vyzerať trénovacia množina.
+
+```
+x     x    x    .        ,  x     x     .
+Dnes je pekný den Povedala že ostane doma
+``` 
 
 Stretnutie 23.11.2023
 
@@ -46,7 +75,7 @@ Stav:
 
 Úlohy:
 
-- Podrobne sa oboznámte https://github.com/xashru/punctuation-restoration/tree/master . Prečítajte si
+- [ ] Podrobne sa oboznámte https://github.com/xashru/punctuation-restoration/tree/master . Prečítajte si
  článok. Urobte si poznámky čo ste sa dozvedeli. Zistite, aké metódy iné sa používajú na PR a aká metóda je v článku. Zistitie, ako to súvisí s Modelom BERT.
  - Pohľadajte iný podobný repozitár.
  - Získajte zdrojové kódy a spustite experimenty v naglickom a bangla jazyku s dátami dodanými v repozitári. Oboznámte sa so zdrojovými kódmi a skúste pochopiť ktorá časť robí čo.