MachineLearning:Концепция ресурса

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Версия 07:04, 5 апреля 2008

MachineLearning.Ru — русскоязычный информационно-аналитический профессиональный ресурс по интеллектуальному анализу данных и машинному обучению.

Содержание

1 Цели создания Ресурса MachineLearning.Ru
2 Научные направления
3 Для кого предназначен Ресурс
4 Принципы построения Ресурса
5 Перспективы
6 Поддержка проекта
7 История
8 Адреса

Цели создания Ресурса MachineLearning.Ru

Сконцентрировать информацию о достижениях научных школ России и стран СНГ в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
Способствовать обмену опытом, накоплению и распространению научных знаний в этой области.
Предоставить площадку для виртуальных научных семинаров и обсуждений.
Предоставить доступ к распределенной системе тестирования алгоритмов классификации и прогнозирования.

Научные направления

Машинное обучение (machine learning) — теория, подходы и методы обучения по прецедентам:
- классификация (classification);
- кластеризация (clustering);
- регрессия (regression);
- прогнозирование (forecasting).

Интеллектуальный анализ данных (data mining) — методы анализа больших объёмов информации, в которых используется обучение по прецедентам:
- добыча знаний (knowledge discovery in databases);
- анализ, распознавание и понимание изображений (image analysis, recognition & understanding);
- компьютерное зрение (computer vision);
- анализ, распознавание и понимание речи (speach analysis, recognition & understanding);
- анализ и понимание текста (text mining);
- анализ информации в сети Интернет (web mining).

Анализ данных — теория, подходы и методы анализа данных, в которых не используется обучение по прецедентам:
- прикладная статистика (applied statistics);
- обработка сигналов (signal processing);
- обработка и синтез изображений (image analysis & synthesis);
- поиск информации (information retrieval).

Прикладные задачи и системы анализа данных (applications) — приложения машинного обучения и анализа данных в различных предметных областях:

Выше приведён примерный список направлений. Тематическая иерархия Ресурса начинается в корневой категории научные направления и будет постоянно уточняться всеми участниками проекта.

Для кого предназначен Ресурс

Аудитория Ресурса — русскоязычная, включающая следующие уровни:

Эксперты по анализу данных. Для них публикуются работы, чтение которых требует профессиональных знаний.
Эксперты в прикладных областях. Для них публикуется энциклопедия анализа данных, рекомендации по практическому применению методов анализа данных, примеры решённых прикладных задач.
Руководители, которым адресованы статьи по стратегии применения интеллектуальных продуктов в бизнесе, производстве и других сферах.
Студенты, аспиранты, преподаватели, использующие Ресурс в образовательных целях.

Принципы построения Ресурса

Открытость

Содержимое Ресурса создаётся научным сообществом и является общественным достоянием. Статьи публикуются под открытым лицензионным соглашением GNU FDL.
Создатели Ресурса (научная школа академика РАН Ю. И. Журавлёва и чл.-корр. РАН К. В. Рудакова) осуществляют его техническую поддержку и продвижение, но не определяют его содержимое и не претендуют на право обладания Ресурсом.

Сходство с Википедией

Ресурс строится по принципам Википедии — свободной энциклопедии и обладает всеми её основными возможностями и преимуществами:

каждый пользователь ресурса может создать или изменить страницу (статью) или раздел (категорию) в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет;
любая статья или категория может быть включена в любое количество категорий, что позволяет гибко выстраивать структуру Ресурса;
история всех правок сохраняется в системе, любую правку можно отменить, любые две версии статьи можно сравнить;
с каждой статьёй связана страница обсуждения;

Отличия от Википедии

Имеются концептуальные отличия от Википедии, из-за которых данный Ресурс не может быть частью Википедии:

тематика Википедии практически не ограничена — тематика Ресурса охватывает только области знания, связанные с анализом данных;
Википедия создаётся широким кругом энтузиастов, в основной массе не являющихся экспертами — Ресурс является профессиональным и создаётся специалистами в области анализа данных;
статьи Википедии обязаны быть достаточно популярными и базироваться только на признанных источниках — статьи Ресурса могут быть специальными, полемическими, учебными, содержать данные незавершенных исследований, исходные коды алгоритмов и программ;
любой участник Википедии имеет право модифицировать личные страницы других участников — здесь эта возможность запрещена.

Имеющиеся отличия не исключают возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.

Широкие возможности

С технической точки зрения MediaWiki даёт только одну ключевую возможность — совместно править страницы Ресурса. Однако это позволяет не только создавать общедоступную энциклопедию, но и организовывать совместную работу научных групп, вести обмен информацией по текущим исследованиям, находить и привлекать новых заинтересованных участников в свои проекты.

Основные категории Ресурса, поддерживающее наполнение энциклопедической составляющей Ресурса:
- энциклопедия анализа данных — терминологические, популярные и обзорные статьи;
- инструменты и технологии — статьи по инструментальным средствам для автоматизации научной деятельности и решения задач анализа данных;
- теоретические и прикладные исследования — статьи об оригинальных исследованиях.

Основные категории Ресурса (см. полный перечень), поддерживающие различные формы научного общения:
- научные конференции — страницы конференций, способные выполнять функции официальных сайтов конференций; на них могут размещаться объявления, текущая информация, материалы конференций;
- виртуальные семинары — страницы, предназначенные для ведения научных дискуссий и обмена информацией по текущим исследованиям;
- публикации — страницы, посвящённые обсуждению статей, книг, диссертаций, отчётоы и т. д.;
- конкурсы — открытые конкурсы по решению задач интеллекуального анализа данных;
- учебные курсы — страницы учебных курсов, которые не исключают совместную работу преподавателей и студентов над содержимым отдельных страниц;
- страницы участников — персональные страницы, на которых участники могут размещать информацию о себе, своих научных интересах, публикациях, проектах.

Итак, значительная часть работы учёного может вестись на страницах Ресурса:
- поиск научной информации и новых идей;
- установление научных контактов, образование научных сообществ;
- работа с литературой, коллекционирование ссылок, реферирование и обсуждение статей;
- совместное ведение черновых записей;
- документирование и обсуждение результатов текущих исследований;
- проведение семинаров и дискуссий с коллегами, находящимися как в других городах, так и в соседней комнате;
- обмен исходными кодами программ и алгоритмов;
- размещение в широком доступе учебных материалов: лекций, заданий, практикумов;
- контроль за выполнением студенческих работ.

Перспективы

Благодаря Ресурсу научное знание становится общедоступным практически в момент его появления.
Ресурс может стать тем местом, где предельно оперативно концентрируется информация о последних разработках и достижениях в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
Значительная часть рабочего времени учёного может проходить на страницах Ресурса. Здесь можно жить — читать, писать, общаться, думать и вдохновляться. Чтобы это действительно стало так, Ресурс должен быть во-первых, наполнен полезной информацией, во-вторых, популярен и признан научной общественностью. Второе без первого невозможно, а первое без второго неэффективно. Становление такого Ресурса — постепенный (итерационный) процесс.

Поддержка проекта

Создание и развитие Ресурса MachineLearning.Ru поддержано Российским фондом фундаментальных исследований (проект № 07-07-00372) и компанией Forecsys.

История

2007, 3 октября. Концепция Ресурса MachineLearning.Ru анонсирована на Всероссийской конференции ММРО-13.
2008, 5 февраля. Ресурс открыт для общего доступа и подготовлен к массовому наполнению.

Полный архив новостей Ресурса MachineLearning.Ru.

Адреса

Ресурс MachineLearning.Ru доступен по адресам www.machinelearning.ru и recognition.su.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=MachineLearning:%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%B5%D0%BF%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%83%D1%80%D1%81%D0%B0»

Категория: MachineLearning

@@ Строка 2: / Строка 2: @@
 == Цели создания Ресурса MachineLearning.Ru ==
-* Сконцентрировать информацию о достижениях ведущих российских научных школ в области [[машинное обучение|машинного обучения]] и [[интеллектуальный анализ данных|интеллектуального анализа данных]].
+* Сконцентрировать информацию о достижениях научных школ России и стран СНГ в области [[машинное обучение|машинного обучения]] и [[интеллектуальный анализ данных|интеллектуального анализа данных]].
 * Способствовать обмену опытом, накоплению и распространению научных знаний в этой области.
 * Предоставить площадку для виртуальных научных семинаров и обсуждений.
 * Предоставить доступ к [[Полигон алгоритмов|распределенной системе тестирования алгоритмов классификации и прогнозирования]].
 == Научные направления ==
-* [[Машинное обучение]] (machine learning) — теория, подходы и методы обучения по прецедентам:
+* [[:Категория:Машинное обучение|Машинное обучение]] (machine learning) — теория, подходы и методы обучения по прецедентам:
-** [[классификация]] (classification);
+** [[:Категория:Классификация|классификация]] (classification);
-** [[кластеризация]] (clustering);
+** [[:Категория:Кластеризация|кластеризация]] (clustering);
-** [[Регрессионный анализ|регрессия]] (regression);
+** [[:Категория:Регрессионный анализ|регрессия]] (regression);
-** [[прогнозирование]] (forecasting).
+** [[:Категория:Прогнозирование|прогнозирование]] (forecasting).
-* [[Интеллектуальный анализ данных]] (data mining) — методы анализа больших объёмов информации, в которых используется обучение по прецедентам:
+* [[:Категория:Интеллектуальный анализ данных|Интеллектуальный анализ данных]] (data mining) — методы анализа больших объёмов информации, в которых используется обучение по прецедентам:
 ** [[добыча знаний]] (knowledge discovery in databases);
 ** [[анализ изображений|анализ]], [[распознавание изображений|распознавание]] и [[понимание изображений|понимание]] изображений (image analysis, recognition & understanding);
@@ Строка 24: / Строка 23: @@
 * [[Анализ данных]] — теория, подходы и методы анализа данных, в которых не используется обучение по прецедентам:
-** [[прикладная статистика]] (applied statistics);
+** [[:Категория:Прикладная статистика|прикладная статистика]] (applied statistics);
-** [[обработка сигналов]] (signal processing);
+** [[:Категория:Обработка сигналов|обработка сигналов]] (signal processing);
 ** [[обработка изображений|обработка]] и [[синтез изображений|синтез]] изображений (image analysis & synthesis);
 ** [[поиск информации]] (information retrieval).
-* [[Прикладные задачи]] и [[Прикладные системы|системы]] анализа данных (applications) — приложения машинного обучения и анализа данных в различных предметных областях:
+* [[:Категория:Прикладные задачи анализа данных|Прикладные задачи]] и [[:Категория:Прикладные системы анализа данных|системы]] анализа данных (applications) — приложения машинного обучения и анализа данных в различных предметных областях:
 ** [[:Категория:приложения в биоинформатике|приложения в биоинформатике]];
 ** [[:Категория:приложения в медицине|приложения в медицине]];
@@ Строка 36: / Строка 35: @@
 ** [[:Категория:приложения в технике|приложения в технике]].
-Приветствуется уточнение списка направлений участниками проекта.
+Выше приведён примерный список направлений.
+Тематическая иерархия Ресурса начинается в корневой категории [[:Категория:Научные направления|научные направления]] и будет постоянно уточняться всеми участниками проекта.
 == Для кого предназначен Ресурс ==
-Аудитория ресурса — русскоязычная, включающая следующие уровни:
+Аудитория Ресурса — русскоязычная, включающая следующие уровни:
 * Эксперты по анализу данных. Для них публикуются работы, чтение которых требует профессиональных знаний.
-* Эксперты в прикладных областях. Для них публикуется [[:Категория:Энциклопедия анализа данных|энциклопедия анализа данных]], рекомендации по практическому применению методов анализа данных, примеры решённых прикладных задач.
+* Эксперты в прикладных областях. Для них публикуется [[:Категория:Энциклопедия анализа данных|энциклопедия анализа данных]], рекомендации по практическому применению методов анализа данных, примеры решённых [[:Категория:Прикладные исследования|прикладных задач]].
-* Руководители, которым адресованы статьи по стратегии применения интеллектуальных продуктов в бизнесе.
+* Руководители, которым адресованы статьи по стратегии применения интеллектуальных продуктов в бизнесе, производстве и других сферах.
-* Студенты, аспиранты, преподаватели, использующие ресурс в образовательных целях.
+* Студенты, аспиранты, преподаватели, использующие Ресурс в образовательных целях.
 == Принципы построения Ресурса ==
 === Открытость ===
-* Содержимое ресурса создаётся научным сообществом и является общественным достоянием. Статьи публикуются под открытым лицензионным соглашением [http://ru.wikipedia.org/wiki/FDL GNU FDL].
+* Содержимое Ресурса создаётся научным сообществом и является общественным достоянием. Статьи публикуются под открытым лицензионным соглашением [http://ru.wikipedia.org/wiki/FDL GNU FDL].
 * Создатели Ресурса (научная школа академика РАН [[Журавлёв, Юрий Иванович|{{S|Ю. И. Журавлёва}}]] и чл.-корр. РАН [[Рудаков, Константин Владимирович|К. В. Рудакова]]) осуществляют его техническую поддержку и продвижение, но не определяют его содержимое и не претендуют на право обладания Ресурсом.
@@ Строка 54: / Строка 54: @@
 Ресурс строится по принципам [http://ru.wikipedia.org Википедии — свободной энциклопедии] и обладает всеми её основными возможностями и преимуществами:
 * каждый пользователь ресурса может создать или изменить страницу (статью) или [[MachineLearning:Категоризация|раздел (категорию)]] в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет;
-* любая статья или категория может быть включена в любое количество категорий, что позволяет гибко выстраивать структуру ресурса;
+* любая статья или категория может быть включена в любое количество категорий, что позволяет гибко выстраивать структуру Ресурса;
 * история всех правок сохраняется в системе, любую правку можно отменить, любые две версии статьи можно сравнить;
 * с каждой статьёй связана страница обсуждения;
-* пользователи могут размещать информацию о себе на страницах участников, однако, в отличие от Википедии, участник не имеет права модифицировать личные страницы других участников.
 === Отличия от Википедии ===
@@ Строка 63: / Строка 62: @@
 * тематика Википедии практически не ограничена — тематика Ресурса охватывает только области знания, связанные с анализом данных;
 * Википедия создаётся широким кругом энтузиастов, в основной массе не являющихся экспертами — Ресурс является профессиональным и создаётся специалистами в области анализа данных;
-* статьи Википедии обязаны быть достаточно популярными и базироваться только на признанных источниках — статьи Ресурса могут быть специальными, полемическими, учебными, содержать данные незавершенных исследований, исходные коды алгоритмов и программ.
+* статьи Википедии обязаны быть достаточно популярными и базироваться только на признанных источниках — статьи Ресурса могут быть специальными, полемическими, учебными, содержать данные незавершенных исследований, исходные коды алгоритмов и программ;
+* любой участник Википедии имеет право модифицировать личные страницы других участников — здесь эта возможность запрещена.
-В то же время, не исключается возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.
+Имеющиеся отличия не исключают возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.
-=== Многофункциональность ===
+=== Широкие возможности ===
-* Ресурс создаётся с целью концентрации научного знания и различных форм научного общения в едином рабочем пространстве. В перспективе значительная часть рабочего времени учёного может проходить на страницах ресурса. Здесь можно жить — читать, писать, общаться, думать и вдохновляться. Чтобы это действительно стало так, ресурс должен быть '''{{S|(1) наполнен полезной информацией}}''' и '''{{S|(2) популярен и признан научной общественностью}}'''. Второе невозможно без первого, а эффективное выполнение первого невозможно без второго. Становление такого Ресурса — это постепенный процесс.
+* С технической точки зрения MediaWiki даёт только одну ключевую возможность — совместно править страницы Ресурса. Однако это позволяет не только создавать общедоступную энциклопедию, но и организовывать совместную работу научных групп, вести обмен информацией по текущим исследованиям, находить и привлекать новых заинтересованных участников в свои проекты.
-* Основные категории Ресурса (см. [[Шаблон:Заглавная страница Основные категории|полный перечень]]):
+* Основные категории Ресурса, поддерживающее наполнение энциклопедической составляющей Ресурса:
-** [[:Категория:Научные конференции|научные конференции]] — страницы конференций, способные выполнять функции официальных сайтов конференций; на них могут размещаться объявления, текущая информация, материалы конференций;
-** [[:Категория:Виртуальные семинары|виртуальные семинары]] — страницы, предназначенные для ведения научных дискуссий и обмена информацией по текущим исследованиям;
 ** [[:Категория:Энциклопедия анализа данных|энциклопедия анализа данных]] — терминологические, популярные и обзорные статьи;
 ** [[:Категория:Инструменты и технологии|инструменты и технологии]] — статьи по инструментальным средствам для автоматизации научной деятельности и решения задач анализа данных;
+** [[:Категория:Теоретические исследования|теоретические]] и [[:Категория:Прикладные исследования|прикладные]] исследования — статьи об оригинальных исследованиях.
+* Основные категории Ресурса (см. [[Шаблон:Заглавная страница Основные категории|полный перечень]]), поддерживающие различные формы научного общения:
+** [[:Категория:Научные конференции|научные конференции]] — страницы конференций, способные выполнять функции официальных сайтов конференций; на них могут размещаться объявления, текущая информация, материалы конференций;
+** [[:Категория:Виртуальные семинары|виртуальные семинары]] — страницы, предназначенные для ведения научных дискуссий и обмена информацией по текущим исследованиям;
+** [[:Категория:Публикации|публикации]] — страницы, посвящённые обсуждению статей, книг, диссертаций, отчётоы {{S|и т. д.}};
 ** [[:Категория:Конкурсы|конкурсы]] — открытые конкурсы по решению задач интеллекуального анализа данных;
-** [[:Категория:Публикации|публикации]] — статьи, книги, методические пособия, диссертации {{S|и т. д.}};
+** [[:Категория:Учебные курсы|учебные курсы]] — страницы учебных курсов, которые не исключают совместную работу преподавателей и студентов над содержимым отдельных страниц;
 ** [[:Категория:Страницы участников|страницы участников]] — персональные страницы, на которых участники могут размещать информацию о себе, своих научных интересах, публикациях, проектах.
-* Значительная часть работы учёного может вестись на страницах Ресурса:
+* Итак, значительная часть работы учёного может вестись на страницах Ресурса:
 ** поиск научной информации и новых идей;
 ** установление научных контактов, образование научных сообществ;
@@ Строка 90: / Строка 94: @@
 ** контроль за выполнением студенческих работ.
-== Перспектива ==
+== Перспективы ==
-В перспективе Ресурс может стать тем местом, где предельно оперативно концентрируется информация о последних разработках и достижениях в области [[машинное обучение|машинного обучения]] и [[интеллектуальный анализ данных|интеллектуального анализа данных]].
+* Благодаря Ресурсу научное знание становится общедоступным практически в момент его появления.
-Это именно тот инструментарий, который позволит делать научное знание общедоступным практически в момент его появления.
+* Ресурс может стать тем местом, где предельно оперативно концентрируется информация о последних разработках и достижениях в области [[машинное обучение|машинного обучения]] и [[интеллектуальный анализ данных|интеллектуального анализа данных]].
+* Значительная часть рабочего времени учёного может проходить на страницах Ресурса. Здесь можно жить — читать, писать, общаться, думать и вдохновляться. Чтобы это действительно стало так, Ресурс должен быть во-первых, наполнен полезной информацией, во-вторых, популярен и признан научной общественностью. Второе без первого невозможно, а первое без второго неэффективно. Становление такого Ресурса — постепенный (итерационный) процесс.
 == Поддержка проекта ==