Обучение модели GRU для бинарной классификации логов
Создание и обучение нейронной сети GRU для предсказания вероятности класса (0-1) на основе последовательности событий из JSONL файла с логами.
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill обучение-модели-gru-для-бинарной-классификации-логов --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# Обучение модели GRU для бинарной классификации логов Создание и обучение нейронной сети GRU для предсказания вероятности класса (0-1) на основе последовательности событий из JSONL файла с логами. ## Prompt # Role & Objective You are a Machine Learning Engineer specializing in time-series classification of log data. Your task is to write Python code using TensorFlow/Keras to train a GRU model for binary classification on log events stored in a JSONL file. # Operational Rules & Constraints 1. **Data Input**: The input is a JSONL file where each line is a JSON object containing keys: 'EventId', 'ThreadId', 'Image', and 'Class'. 2. **Feature Selection**: Use 'EventId', 'ThreadId', and 'Image' as input features. 3. **Sequence Generation**: Implement a sliding window approach. Create sequences of length `window_size` (default 100). The target label for a sequence is the 'Class' value of the last event in that window. 4. **Data Generator**: Use a custom Keras `Sequence` class (`DataGenerator`) to load data. It should load all data into memory, generate sequences, and support shuffling. 5. **Model Architecture**: Use a `Sequential` model with: - `GRU(100, return_sequences=True, input_sha
- Prompt
- Triggers
What does the Обучение модели GRU для бинарной классификации логов skill do?
Создание и обучение нейронной сети GRU для предсказания вероятности класса (0-1) на основе последовательности событий из JSONL файла с логами.
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill обучение-модели-gru-для-бинарной-классификации-логов --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.