Машинное обучение и анализ данных (журнал)

Материал из MachineLearning.

Текущая версия

"Машинное обучение и анализ данных"

Журнал Машинное обучение и анализ данных публикует новые теоретические и обзорные статьи с результатами научных исследований в области теоретической информатики и её приложений. Цель журнала – развитие теории машинного обучения, интеллектуального анализа данных и методов проведения вычислительных экспериментов. Принимаются статьи на русском и английском языке.

Информация о цитировании статей находится на сайте Российского индекса научного цитирования. ISSN 2223-3792.

Тематика журнала:

• классификация, кластеризация, регрессионный анализ,
• многомерный статистический анализ,
• байесовские методы регрессии и классификации,
• выбор моделей и сложность,
• предсказательное моделирование,
• статистическая теория обучения,
• методы прогнозирования временных рядов,
• методы обработки и распознавания сигналов,
• методы оптимизации в задачах машинного обучения и анализа данных,
• методы визуализации данных,
• обработка и распознавание речи и изображений,
• анализ и понимание текста, информационный поиск,
• прикладные задачи анализа данных.

Полезные ссылки

• Новостной сайт журнала: jmlda.org
• Система подачи статей: jmlda.org/papers
• Образец статьи: http://jmlda.org/papers/doc/jmlda-template.pdf
• Архив с образцом: http://jmlda.org/papers/doc/jmlda-guides.zip
• Образец на sharelatex
• Список основных обозначений на sharelatex
• Оформление графиков
• Проведение вычислительного эксперимента онлайн
• Электронная почта: info@jmlda.org
• Для оформления списка литературы согласно ГОСТ необходимо зайти на сайт CTAN в раздел ГОСТ, скачать bst-файл, который лучше всего подходит для Вашей статьи (детали см. тут), и поместить его в папку, где находится tex-файл. В tex-файле перед подключением bib-файла необходимо указать стиль списка литературы командой \bibliographystyle{your_bst-file}.

Рекомендации авторам

Журнал принимает статьи через электронную систему подачи статей на русском и английском языках.

• Необходимо зарегистрироваться в электронной системе подачи статей, заполнив все необходимые поля на русском или английском языке и поставив галочку в поле «зарегистрироваться как автор».
• Войти под зарегистрированным именем в МОЙ КАБИНЕТ, нажать на кнопку «Новая статья».
• Выполнить необходимые шаги для успешной подачи статьи:

1. Начало отправки. Необходимо подтвердить соглашение, поставив галочку в соответствующем поле.
2. Загрузить статью. Следует прикрепить один архивный файл формата zip или rar. Архив должен содержать файлы, необходимые для корректной компиляции статьи в системе MiKTeX, а также скомпилированную статью в формате pdf с использованием стилевого файла jmlda.sty. Правила оформления статей содержатся в http://jmlda.org/papers/doc/authors-guide.pdf.
3. Работу над статьей удобно начать с редактирования файла-образца, исходник которого и все необходимые для компиляции файлы содержатся в архиве http://jmlda.org/papers/doc/jmlda-guides.zip.
4. Заполнить информацию обо всех авторах и соавторах на русском и английском языках, заполнить поля «название статьи» и «аннотация» на русском и английском языках.
5. Подтвердить отправку статьи в журнал, нажав на соответствующую кнопку.

• Отправленная таким образом статья будет видна автору во вкладке МОЙ КАБИНЕТ. Нажав на кнопку «СТАТУС», можно увидеть статус статьи: наличие рецензентов, ответы рецензентов, вынесенное рецензентами решение.
• Если рецензенты выносят решение принять статью в журнал, то автору отправляется уведомление о принятии статьи на электронную почту.
• Если рецензенты выносят решение отправить статью на доработку, необходимо внести соответствующие правки и переподать архив рукописи в систему. Переподачу нужно осуществлять на странице статьи, которая появляется во вкладке МОЙ КАБИНЕТ.

См. также

1. Численные методы обучения по прецедентам
2. Выполнение исследовательских проектов
3. Автоматизация и стандартизация научных исследований
4. Журналы ВАК по тематике ресурса