SmartRecruiting/Reunions: Difference between revisions
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** Architecture Back-End mis en place avec Flask |
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** Tutoriel TensorFlow avec CodinGame : [https://www.codingame.com/learn/machine-learning ici] |
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** US40 (AG) : Créer BDD |
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=== Daily 08/02 === |
=== Daily 08/02 === |
Revision as of 13:00, 7 February 2018
Réunions de Sprints
Sprint 0
Daily Vendredi 02/02
Présents : Alicia, Antoine, Qianqian, Héloïse en chat vocal
- Ce qui a été fait
- SRS : Quasi fini, il reste la structure de l'application à détailler (dépends de l'UML)
- UML : a revoir et valider
- Recherches technos : Finies, à approfondir pour le réseau de neurones
- Difficultés rencontrées
- Risque au niveau des données (récupération et traitement) car nous n'avons commencé la partie de conception
- Actions
- Aujourd'hui 17h Rendu du SRS (Alicia)
- Aujourd'hui Finir l'IHM abstraite (Alicia)
- Aujourd'hui Commencer le back-log (Tous)
- 05/02 Présentation des résultats de recherche (QianQian)
- 05/02 Finir le back-log (Tous)
Sprint 1
Sprint Planning 05/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian
- Ce qui a été fait
- SRS
- UML
- IHM abstraite
- Gestion et mise en place du projet
- Difficultés rencontrées
- Projet un peu flou
- Appréhension au niveau de la récupération des données
- Choix des users stories pour le sprint 1
- US2 : Définir des formats de données
- US5 : Etude des modalités de documents et de texte brut
- US6 : Rechercher des données pertinentes
- US10 : Rédiger la charte graphique
- US37 : Concevoir la BDD
- US38 : Maquette IHM
- US39 : Trouver des données pour remplir notre BDD
- US40 : Créer architecture Back-End
- US41 : Créer architecture Front-End
- US42 : Présentation des algorithmes de recommandation
Daily 06/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian
- Ce qui a été fait
- Recherche d'offre
- Pour PRI, RICM
- Piste pour les offre GGC
- Contact responsable stages UGA
- Conception BDD
- Charte graphique
- Logo à décider
- Début back-end
- Mise en place Flask
- Documentation
- Recherche d'offre
- Difficultés rencontrées
- RAS
- Tâches à effectuer
- RG : Back-end (autoformation), Conception des descripteurs
- AG : Back-end (autoformation, création répo git)
- HF : Maquettes IHM, Présentation des logos
- QF : Présentation des algos Slides, Conception des descripteurs
- AA : Maquettes IHM, Début front-end si le temps
Daily 07/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, QianQian
- Ce qui a été fait
- Recherches sur les formats de données à adopter et algorithmes des réseaux neuronaux
- Réunion de suivi avec DD
- Maquettes IHM et charte graphique finis
- Architecture Front-End démarrée
- Architecture Back-End mis en place avec Flask
- Tutoriel TensorFlow avec CodinGame : ici
- Difficultés
- Problème d’exécution du tutoriel TensorFlow
- Problèmes d'affichage des images
- Problème de json pour le back-end
- Difficultés à comprendre TensorFlow
- Tâches à effectuer
- US41 (HF,AA) : Front + routing + images
- US40 (AG) : Créer BDD
- US5 (RG,QF) : Continuer les recherches et faire des tutoriels
Daily 08/02
Daily 09/02
Sprint Review 09/02
Autres réunions
Réunions de suivi
Réunion Skype du 06/02
Présents: Didier Donsez, Alicia, Antoine, Cécile, Héloïse, Romane
- Points Abordés
- Avancement du projet et tâches effectuées
- Discussion sur la récupération des données
- Mise en garde sur l'ontologie (mots de même sens mais exprimés différemment) pour la constructions de nos descripteurs de fichiers
Réunions avec Disrupt' Campus
Réunion du 30/01
Présents: Gérard Pollier, Lucas Bisognin, Alicia, Antoine, Cécile, Romane
- Points Abordés
- Présentation du projet Disrupt'Campus
- Conseils sur la gestion de projet
- Besoins pour le projet
- Associer une offre à plusieurs profils
- Apprentissage à partir des descriptions de compétences des formations
- Facilité d'utilisation de notre application
- Actions
- Livrer le SRS : Vendredi 02/02 à 17h
- Livrer le product back-log : Lundi 05/02 à 14h
Présentations de Veille Techno
Réunion du 30/01 pour présentation de TensorFlow vs DeepLearning4j
Présents: Alicia, Antoine, Cécile, Romane
- Points Abordés
- Pertinence de TensorFlow, DeepLearning4j et PyTorch pour notre projet
- QF : Présentation Slides
- Choix de conserver TensorFlow, plus adapté aux projets d'innovation (plus grande communauté)
Réunion du 06/02 pour présentation des algorithmes de recommandation
Présents: Alicia, Antoine, Cécile, Héloïse, Romane
- Points Abordés
- Filtrage collaboratif
- Comparaison entre les offres et toutes celles de la base pour trouver la plus proche
- Similarité entre la formation de la plus proches et des autres pour prédire une solution
- Trop long à lancer pour nos exigences de performance
- Association Rule-based
- Calcule des règles logiques à partir de la base d'apprentissage
- Prédiction plus rapide par la suite
- Slides
- Choix d'utiliser la méthode Association Rule-based
- Filtrage collaboratif