Proposal

Instructions:

LA PROPOSITION DE PROJET EST UN PLAN DE TRAVAIL
Inspirez-vous du modèle fourni pour structurer votre texte.

Check list et barème:

Bonus (TOTAL = 5 points supplémentaires):
- Tableau de statistique des données (2)
- Tableau de performances d’algorithmes (3)
A cette occasion, apprenez a modifier le “sample_code” et a utiliser Github pour “poussez” vos changements sur le repo.

Texte (TOTAL = 5 points): 
Pour réussir: faites des recherches sur Internet pour trouver de bonnes idées; n’oubliez pas de CITER VOS SOURCES.

L’entête contient bien toutes les informations demandées. => 0.5
- Team name (e.g. malaria, scooter, …):
- Project name (e.g. MEDICHAL, XPORTER, …: 
- Group name (V1, V2): 
- Team members: 
- Challenge URL:
- Github repo of the project:

L’introduction contient: => 1
- motivation et contexte du problème choisi
- pourquoi vous avez choisi ce problème
- problématique et description des données
- de quel type de problème s’agit-il: classification ou regression?
- description de la métrique 
- resumé et justification des méthodes choisies par les binômes. 

Les contributions des différents binômes sont bien précisées en 3 sections: => 0.5
- Visualisation
- Preprocessing
- Modèle prédictif
avec les noms des binômes associés aux questions.

Chaque binôme a indiqué dans sa section: (1 point par binôme => 3 points)
- La (ou les) méthode(s) choisies 
- Une justification du (ou des) choix.
- Une explication de la contribution originale qui sera faite (nouvel algorithme, nouvelle implementation, et/ou comparaison systématique de méthodes.
- Une explication des ameliorations attendues par rapport au starking kit de M2 (ce qui implique qu’il faut expliquer ce qu’ils ont fait et contraster votre approche).
- Des references/citations pour supporter les affirmations ou donner du credit aux auteur de sotfware/algorithmes/methodes que vous allez utiliser.

Figures (TOTAL = 5 points): 

Les figures sont:
- Informatives (de preference montrent des choses intéressantes sur VOS données et ne recopient pas juste les figures de README.ipynb).
- Numérotées
- Elles ont des labels sur les axes, un titre et des légendes lisibles et informatives.
- Référencées dans le texte.
- Assorties d’une citation de leur source.

Appendices (TOTAL = 5 points): 

Le pseudo-code ou le schema des classes a: (1.5 points par binôme => 4.5 points)
- Une structure qui permet de comprendre comment les 3 modules (visualisation, preprocessing, et classification) vont interagir. Apprendre a se servir des pipelines pour le groupe preprocessing.
- Une structure simple et claire qui permet de comprendre la logique de la méthode.
- Suffisamment de details pour que quelqu’un puisse implementer la méthode.
- Pour chaque module, son TEST unitaire. 

Les references bibliographiques sont: => 0.5 points
- Dans un format standard.
- Numérotées.
- Référencées dans le texte.
- Suffisamment nombreuses.
- Adéquates (donnent bien du credit aux auteurs originaux des méthodes et algorithmes).

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