Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2016
Материал из MachineLearning.
(Новая: {{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}} __NOTOC__ == Моя первая научная стат...) |
(→Моя первая научная статья) |
||
Строка 7: | Строка 7: | ||
* [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2014 | Результаты предыдущего курса]] | * [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2014 | Результаты предыдущего курса]] | ||
* [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые базовые и дополнительные учебники| Требования к слушателям]] | * [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые базовые и дополнительные учебники| Требования к слушателям]] | ||
- | * Короткая ссылка на эту страницу: [http://bit.ly/ | + | * Короткая ссылка на эту страницу: [http://bit.ly/1NgyDXx http://bit.ly/1NgyDXx] |
{{notice|Выложен разбор задач по Матлабу (ДЗ-1), [[Медиа:Matlab_solutions.pdf| pdf]]}} | {{notice|Выложен разбор задач по Матлабу (ДЗ-1), [[Медиа:Matlab_solutions.pdf| pdf]]}} |
Версия 11:32, 29 ноября 2015
Моя первая научная статья
Участвуют эксперты, индивидуальные консультанты и студенты Кафедры информационных систем ФУПМ МФТИ.
- Описание курса
- Результаты предыдущего курса
- Требования к слушателям
- Короткая ссылка на эту страницу: http://bit.ly/1NgyDXx
![]() | Выложен разбор задач по Матлабу (ДЗ-1), pdf |
Роли
Студент третьего курса очень хочет научиться ставить задачи формально, находить нужную литературу, порождать новые и актуальные идеи и решения задач.
Консультант помогает студенту в пользовании инструментами, отвечает на вопросы по специальности, консультирует выполнение работ, оперативно реагирует на проблемы, проверяет (в среду) результаты, ставит оценки. Предполагается, что консультант сам пишет работу-спутник по этой теме. В конце работы могут быть объединены или выполнены и опубликованы параллельно. По возможности, рекомендуется организовать правки текста студента с целью улучшить стиль изложения таким образом, чтобы студент вносил правки самостоятельно. Возможно, при очной встрече или по скайпу.
Эксперт: поставщик задачи, владелец данных, либо тот, кто гарантирует новизну и актуальность работы.
Результаты
Автор | Тема научной работы | Ссылка | Консультант | Рецензент | ДЗ-1 | ДЗ-2 (Номер задачи) | Буквы | Сумма | Оценка |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Гончаров Алексей | Метрическая классификация временных рядов | code, | Мария Попова | Задаянчук | 1.5 | 1 (4) | AILSBRCVTDSW | 12 | 10 |
Автор | Тема | Три ссылки: код, статья, презентация | Консультант | Рецензент из группы |
![]() | Расписание будет изменено. Группа кафедры выполнила первые ДЗ. |
Дата | ДЗ | Тема лекции | Результат для обсуждения | Код | |
Февраль | 12 | Вводная лекция. | Задано ДЗ-1. | -- | |
19 | 1 | Начало, демонстрация интерфейсов. Выбор задачи пробного программирования | Регистрация в ML и SF, установлены все необходимые инструменты, прочитаны вводные тексты. | -- | |
Дата | ДЗ | Что делаем | Результат для обсуждения | Код | |
26 | 2 | Решить пробную задачу, написать код. Выбор задачи | Пробный код написан и загружен в репозиторий вместе с иллюстрирующими рисунками. Тема в ML и ссылка на работу в SF помещена напротив фамилии. | Test | |
Март | 5 | 3 | Составить список публикаций по выбранной задаче, найти данные. Написать аннотацию и введение с обзором собранной литературы. | Аннотация (600 знаков), введение (1-2 страницы), список литературы в bib-файле. | Abstract, Introduction, Literature |
12 | 4 | Поставить задачу и базовый вычислительный эксперимент. Провести первичный анализ работы алгоритма. | Постановка задачи (0.5-1 страница), код, отчет о работе базового алгоритма (кратко). | Statement, Basic code, Report | |
19 | 5 | Поставить вычислительный эксперимент на основе предлагаемого алгоритма с учетом предыдущих результатов. | Код, визуализация полученных результатов, анализ ошибки, анализ качества. | Code, Visualization | |
26 | 6 | Описание алгоритма. | Алгоритмическая часть статьи (второй / третий раздел). | Theory | |
Апрель | 2 | 7 | Описание теоретической части и вычислительного эксперимента. Описание рисунков, выводы, заключение. | Черновой вариант статьи с разделами «Вычислительный экперимент» и «Заключение». | Document |
9 | 8 | Завершение вычислительного эксперимента. | Описание эксперимента с анализом ошибок. | Error | |
16 | 8 | Контрольная точка — показ статьи в целом. | Доработанная статья. | сHeck | |
23 | 9 | Доклады и обсуждение. | Статья подана в журнал. | Show, Journal, RevieW |
Работа и консультации
- Работы сдаются в течение недели.
- Желательна итеративная сдача работ, начинать показ лучше в выходные.
- Дедлайн последней версии работы: среда 6:00am (проверка занимает всю среду).
- В отчет будет добавлен пункт об учете времени, затраченном на выполнение проекта по неделям.
- Каждый этап работ + 1 балл по системе (А--, А-, А, А+, А++). Несделанная работа — A0. Мотивированный перенос работы — знак «A>».
Задачи
Шаблон описания научной статьи
- Название: Название, под которым статья подается в журнал.
- Задача: Описание или постановка задачи. Желательна постановка в виде задачи оптимизации (в формате argmin). Также возможна ссылка на классическую постановку задачи.
- Данные: Краткое описание данных, используемых в вычислительном эксперименте, и ссылка на выборку.
- Литература: Список научных работ, дополненный 1) формулировкой решаемой задачи, 2) ссылками на новые результаты, 3) основной информацией об исследуемой проблеме.
- Базовой алгоритм: Ссылка на алгоритм, с которым проводится сравнение или на ближайшую по теме работу.
- Решение: Предлагаемое решение задачи и способы проведения исследования. Способы представления и визуализации данных и проведения анализа ошибок, анализа качества алгоритма.
- Новизна: Обоснование новизны и значимости идей (для редколлегии и рецензентов журнала).
Список проектов
Задача 1
- Данные: данные из репозитория UCI, чтобы можно было сравнивать напрямую с другими работами, в частности работами Вапника.
- Литература: существуют разные подходы к комбинированию SVM: например, bagging (http://www.ecse.rpiscrews.us/~cvrl/FaceProject/Homepage/Publication/ICPR04_final_cameraready_v4.pdf), также пробуют и boosting (http://www.researchgate.net/profile/Hong-Mo_Je/publication/3974309_Pattern_classification_using_support_vector_machine_ensemble/links/09e415091bdc559051000000.pdf).
- Базовой алгоритм: Описан в постановке задачи
- Решение: модификация базового алгоритма, или просто сам базовый алгоритм. Главное - сравнить с другими методами и сделать выводы, в частности о связи наличия улучшения в качестве и разнообразия множеств опорных объектов, построенных разными SVM ами.
- Новизна: известно (например, из лекций Константина Вячеславовича), что строить короткие композиции из сильных классификаторов (например, SVM) с помощью бустинга не получается (хотя все же пробуют (см. литературу)). Поэтому предлагается вместо линейной комбинации строить нелинейную. Предполагается, что такая композиция может дать прирост качества по сравнению с одиночным SVM.
- Консультант: Александр Адуенко