Руководство исследовательскими проектами (практика, В.В. Стрижов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (→Список проектов)
Строка 68: Строка 68:
| Выбор моделей в задачах прогнозирования
| Выбор моделей в задачах прогнозирования
| Дмитрий Сунгуров
| Дмитрий Сунгуров
-
| TSModelSelection
+
| [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/TSForecasting/TSModelSelection TSModelSelection]
| Объемы авиаперевозок (пример из Гусеницы)/Опционы
| Объемы авиаперевозок (пример из Гусеницы)/Опционы
|-
|-

Версия 07:21, 22 мая 2011

Руководство исследовательскими проектами (практика, В.В. Стрижов) Предыдущие семестровые курсы:

Руководство проектами – умение назначать синхронизировать и контролировать работы. Руководитель принимает в проекте участие в качестве «играющего тренера» и отличается от технолога тем, что отвечает за проект в целом. Технолог – специалист в узкой области, готов обработать за фиксированное время все приходящие к нему проекты. Технолог отвечает за качество своей работы.

В семестре «весна 2011» проекты будут посвящены прогнозированию многомерных временных рядов. Эта статья написана для студентов группы 774 ФУПМ МФТИ. Адрес проекта: TSForecasting.

Содержание

Список проектов

Название проекта Руководитель Ссылка на проект Рекомендуемые ряды
Многомерная авторегрессия Раиса Джамтырова AutoRegression Потребления электроэнергии, Турция
SSA-Гусеница Илья Фадеев SSA Синтетические ряды
ARIMA Никита Ивкин ARIMA Макроэкономические показатели (см. прошлую работу Павла Сечина)
Экспоненциальное сглаживание Никита Животовский ExpoSmoothing Цены на электроэнергию, Турция
Ядерное сглаживание Михаил Кузнецов KernelSmoothing Цены на электроэнергию, Турция
Flexible Least Squares Николай Савинов FLSquares Биржевые данные
Прогнозирование плотности Павел Сечин DensityForecasting Потребительский спрос
Локальные алгоритмы Алексей Корниенко LocalForecasting ЭКГ, пульсовая волна, энцефалограмма
Прогнозирование событий Даниил Кононенко EventForecasting Финансовые пузыри
Параллельные вычисления Роман Быстрый ParallelComputing -
Выбор моделей в задачах прогнозирования Дмитрий Сунгуров TSModelSelection Объемы авиаперевозок (пример из Гусеницы)/Опционы
Метаописание временных рядов Фирстенко Александр TSMetaDescription Синтетические ряды
Прогнозирование временного ряда с помощью приближения производными рядами. Мафусалов Александр SubSeries&SuperpProducing Погода
Прогнозирование продаж групп товаров Евгений Зайцев GroupForecast По теме

Список технологий

Название технологии Технолог Ссылка на отчет Комментарии
Контроль стиля Михаил Кузнецов, Алексей Морозов, Дмитрий Сунгуров Corrector
Оптимизация Роман Быстрый
Контроль интерфейсов Илья Фадеев

Интерфейсы

Системное тестирование Никита Животовский, Даниил Кононенко

Системное тестирование

Библиотека данных Николай Савинов

DataSearch

Визуализация Даниил Кононенко

Визуализация

Юнит-тестирование Никита Ивкин, Раиса Джамтырова, Алексей Корниенко, Евгений Зайцев

Юнит-тестирование

Синхронизация Александр Фирстенко
Верстка сборника Александр Мафусалов, Павел Сечин

Вёрстка

Результат

План мини-отчета

  • Титульная часть - название, автор, см. шаблон.
  1. "Описание алгоритма", включает сноску [x] на код.
  2. "Тестовый прогноз", включает график.
  3. "Литература", включает библиографическую запись ссылки на код.

Пример ссылки на код: "[x] Федоров И.Б. Выбор моделей в задачах прогнозирования https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/TSForecasting/TSModelSelection/. Sourceforge, 2011."

Используется шаблон статьи шаблон статьи, ZIP.

Руководитель

  1. Статья с описанием алгоритма
    1. Краткое введение и ссылки на основные работы
    2. Постановка задачи
    3. Описание алгоритма - математика
    4. Описание метода выбора модели (ссылка на метод)
    5. Описание интерфейсов по IDEF0
    6. Результаты тестирования без выбора моделей
    7. Результаты тестирования с выбором моделей
  2. Ссылка на код (+ unit-test или ссылка на него)
  • Руководитель отвечает за
    1. Расписание работы команды
    2. Отчет о работе команды – результаты и часы (или ссылка)
    3. Входные данные и их описание

Технолог

  1. Технологическая карта, в которой детально описана его работа (рекомендуется писать до начала работы)
  2. Список типичных найденных ошибок и субъективное мнение о каждом проекте
  3. Отчет за каждый час работы

Работа

Ход проекта
Ход проекта

Руководители

  1. Ищут и синтезируют данные, отправляют отв. за БД рядов
  2. Договариваются с технологами о расписании
  3. Пишут математику, пишут код (интерфейс д.б. спланирован ко 2 марта)
  4. Тестируют код и отдают на
    1. Контроль интерфейсов
    2. Контроль стиля
    3. Юнит-тестирование
    4. Оптимизация кода
    5. Системное тестирование
  5. Оформляют отчет

Организационные соглашения

  1. Адрес проекта: TSForecasting, общие подпапки
    1. Bibliography - список литературы, TSForecasting.bib
    2. TimeSeries - набор .mat-файлов и каталог к ним
    3. UnitTests - юнит-тесты
    4. Technologies - отчеты технологов в одной папке в формате AutorName2011TechnologyName.tex и .pdf

Название папки проекта - в первой таблице, по желанию можно поменять. Подпапки - как обычно.

Cсылка на описание библиотеки алгоритмов выбора модели. Сами алгоритмы находятся в Drafts.

Ход проекта

16 февраля - 2 марта

  1. Математика: найти основной и три альтернативных источника
  2. Написать матчасть отчета
  3. Спланировать интерфейсы
  4. Написать заготовку технологической карты

20 апреля

  1. Обсуждение технологической части
  2. Обсудить реальные сроки
  3. Доклады руководителей

4 мая

  • Контрольная точка

18 мая

  • Экзамен


22 мая

  • Готовый сборник
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%BC%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B0%D0%BC%D0%B8_%28%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%2C_%D0%92.%D0%92._%D0%A1%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B6%D0%BE%D0%B2%29»