SourceForge
Материал из MachineLearning.
(→Принять участие в проекте MLAlgrithms для студентов) |
м (Устранены две опечатки) |
||
| Строка 13: | Строка 13: | ||
* поместить проект на сайт. | * поместить проект на сайт. | ||
| - | === Принять участие в проекте | + | === Принять участие в проекте MLAlgorithms для студентов === |
'''MLAlgorithms: алгоритмы машинного обучения''' — коллективный проект, целью которого является разработка и тестирование алгоритмов анализа данных и машинного обучения, а также решение прикладных задач в этой области. Репозиторий, в основном, содержит личные и групповые работы студентов старших курсов и молодых исследователей. Каждая работа включает описание алгоритма, его исходных код и пример работы, выполненные по принятому стандарту. | '''MLAlgorithms: алгоритмы машинного обучения''' — коллективный проект, целью которого является разработка и тестирование алгоритмов анализа данных и машинного обучения, а также решение прикладных задач в этой области. Репозиторий, в основном, содержит личные и групповые работы студентов старших курсов и молодых исследователей. Каждая работа включает описание алгоритма, его исходных код и пример работы, выполненные по принятому стандарту. | ||
* [http://www.ccas.ru/jmlda/bib_refs Состав репозитория] | * [http://www.ccas.ru/jmlda/bib_refs Состав репозитория] | ||
| Строка 21: | Строка 21: | ||
# сообщить '''координатору''' свой логин, чтобы он добавил его в список участников проекта; | # сообщить '''координатору''' свой логин, чтобы он добавил его в список участников проекта; | ||
# загрузить [http://tortoisesvn.net/downloads.html TortioseSVN] и установить; | # загрузить [http://tortoisesvn.net/downloads.html TortioseSVN] и установить; | ||
| - | # создать папку SomeDrive:\SomeFolder\ | + | # создать папку SomeDrive:\SomeFolder\MLAlgorithms на вашем локальном диске; |
# щелкнуть по папке, вызвать контекстное меню, Tortoise->Checkout; | # щелкнуть по папке, вызвать контекстное меню, Tortoise->Checkout; | ||
# '''для студентов, изучающих [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)|курсы В.В. Стрижова]]''': <nowiki>https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code</nowiki> | # '''для студентов, изучающих [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)|курсы В.В. Стрижова]]''': <nowiki>https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code</nowiki> | ||
Текущая версия
SourceForge — репозиторий программ, разрабатываемых на условиях открытого доступа к исходному коду (open source).
Репозиторий предоставляет удобный интерфейс разработчикам для управления проектами, совместной работы и распространения программного обеспечения, позволяющий отслеживать версии создаваемых программ (version control),
вести список ошибок (bug tracing) и выпускать версии, готовые для использования (file releases).
Примеры использования
Начать новый проект для руководителей
Для организации совместной работы над проектом необходимо:
- зарегистрироваться на сайте,
- создать заявку на новый проект,
- получить подтверждение,
- поместить проект на сайт.
Принять участие в проекте MLAlgorithms для студентов
MLAlgorithms: алгоритмы машинного обучения — коллективный проект, целью которого является разработка и тестирование алгоритмов анализа данных и машинного обучения, а также решение прикладных задач в этой области. Репозиторий, в основном, содержит личные и групповые работы студентов старших курсов и молодых исследователей. Каждая работа включает описание алгоритма, его исходных код и пример работы, выполненные по принятому стандарту.
Чтобы принять участие в существующем проекте нужно:
- зарегистрироваться на сайте SourceForge;
- сообщить координатору свой логин, чтобы он добавил его в список участников проекта;
- загрузить TortioseSVN и установить;
- создать папку SomeDrive:\SomeFolder\MLAlgorithms на вашем локальном диске;
- щелкнуть по папке, вызвать контекстное меню, Tortoise->Checkout;
- для студентов, изучающих курсы В.В. Стрижова: https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code
| MLAlgorithms репозиторий студентов каф. "Интеллектуальные системы" ФУПМ МФТИ сейчас включает более 200 проектов. Тем, кто хочет работать только со своей папкой нужно
|
Пример публикции проекта
MVR Composer — программа порождения моделей нелинейной регрессии. Создана студентами МФТИ в рамках курса Прикладная регрессия и оптимизация. На сайте имеет страницу: http://sourceforge.net/projects/mvr.
Есть и простой способ получить MVR Composer: скачать одним zip-файлом. Внимание! В этом файле находится не самая последняя версия.
Чтобы принять участие в проекте, нужно зарегистрироваться на SourceForge.net, затем написать письмо администратору проекта.
Организация лабораторных работ с помощью ресурса
Студенческие лабораторные работы предполагают
- самостоятельное изучение математических методов через решение прикладных задач;
- изучение инструментов и библиотек, необходимых для решения задач;
- создание ряда небольших программных модулей в течение курса (34 часа в семестр);
- написание отчета о работе.
В идеале студенческие работы должны
- быть пригодными к дальнейшему использованию другими студентами,
- являться единой управляемой системой, решающий ограниченный класс прикладных задач.
Рекомендуется следующее.
- Каждая задача, которую делает студент, должна быть самостоятельно работающим модулем.
- Задача ставиться в формате: Дано, Найти, Решение, Ответ.
- Отчет о работе состоит из стандартно документированного модуля и описания вычислительного эксперимента.
- До начала программирования студент должен иметь детальное описание алгоритма в терминах и обозначениях, принятых в одном из разделов машинного обучения.
- Работа студента не должна зависеть от степени выполнения работ его однокурсниками.
- Студенту должно быть выгодно использовать модули, написанные однокурсниками, а не писать свои.
- Создание системы, состоящей из совместно работающих модулей делает преподаватель. Его работа заключается в точной постановке задач и проектировании интерфейсов.
