Привіт! Якщо ви читаєте цей текст — ви на пів шляху до вступу на курс Machine Learning in Production. Ми хочемо, щоб курс приносив студентам максимальну користь, тому просимо вас виконати невелике тестове завдання. Це дозволить нам переконатися, що ви володієте необхідними навичками для успішного проходження курсу.

Coding task:

<aside> 💡 Stage 1 (required):

</aside>

Implement any NLP model for this problem: https://www.kaggle.com/c/commonlitreadabilityprize/overview

The final RMSE metric doesn't matter here, the goal here is just to get a trained model.

Output:

• python script for training
• trained model with metrics
• README with information on how to reproduce our solution

Useful  resources:

• https://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html
• https://spacy.io/usage/training
• https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/pytorch/text-classification
• https://huggingface.co/transformers/notebooks.html
• https://colab.research.google.com/

<aside> 💡 Stage 2 (optional):

</aside>

Write an API server for the trained model form Stage1. The API should contain only 1 endpoint for prediction:

Output: