MachineLearning:Концепция ресурса

Материал из MachineLearning.

---

Версия 20:12, 28 февраля 2008

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

Содержание 1 Цели создания Ресурса MachineLearning.Ru 2 Научные направления 3 Аудитория 4 Принципы построения Ресурса MachineLearning.Ru 5 Рекомендации по использованию Ресурса 5.1 Полезные стандартные возможности 5.2 Структуризация: использование категорий 5.3 Страницы участников 5.4 Совместная работа в исследовательских группах 6 История 7 Адреса

Цели создания Ресурса MachineLearning.Ru

• Сконцентрировать информацию о достижениях ведущих российских научных школ 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 (в стадии реализации).

Научные направления

• Машинное обучение (machine learning):
  • классификация (classification);
  • кластеризация (clustering);
  • регрессия (regression);
  • прогнозирование (forecasting).
• Интеллектуальный анализ данных (data mining):
  • обработка, анализ и понимание текста (text mining);
  • обработка и анализ информации в Интернет (web mining);
  • добыча знаний (knowledge discovery in databases).
• Обработка, анализ, распознавание, понимание и синтез изображений.
• Обработка, анализ, распознавание, понимание и синтез речи.
• Обработка сигналов (signal processing).
• Прикладная статистика (applied statistics).
• Прикладные задачи и системы анализа данных (applications).

Список направлений может уточняться.

Аудитория

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 будут адресованы статьи по стратегии применения интеллектуальных продуктов в бизнесе.

• Студенты, аспиранты, преподаватели, использующие ресурс в образовательных целях.

Принципы построения Ресурса MachineLearning.Ru

• Содержимое Ресурса создаётся всеми его пользователями и является общественным достоянием. Каждый пользователь ресурса может создать или модифицировать статью или раздел (категорию), в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет.

• Создатели Ресурса (научная школа академика РАН Ю. И. Журавлёва и чл.-корр. РАН К. В. Рудакова и ЗАО «Форексис») осуществляют его техническую поддержку и продвижение, но не определяют его содержимое и не претендуют на право обладания Ресурсом.

• С точки зрения технической реализации Ресурс ничем не отличается от Википедии — свободной энциклопедии. Однако имеются существенные концептуальные отличия:
  • 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 узкоспециальными, исследовательскими, полемическими, учебными.

• По причинам, указанным выше, данный Ресурс не может являться частью Википедии. В то же время, подразумевается возможность переноса части материалов в Википедию и другие сетевые энциклопедии.

Рекомендации по использованию Ресурса

В данном разделе перечислены ключевые возможности, предоставляемые пользователям Ресурса.

Полезные стандартные возможности

• С каждой страницей связана страница обсуждения, на которой любой участник может оставить свои комментарии, не изменив основного текста статьи.

• Знакомство с Ресурсом можно начать с корневого раздела Категория:Статьи.

• Работу по наполнению ресурса можно начать с раздела Служебная:Wantedpages.

Структуризация: использование категорий

• Каждую статью рекомендуется включать в одну или несколько категорий. Чем больше у статьи связей с категориями, тем легче её найти. Чтобы включить статью в категорию, достаточно в конец статьи добавить строку

[[Категория:имя категории]].

Страницы участников

• Каждый зарегистрированный пользователь может создать свою персональную страницу (страницу участника), на которой представить информацию о себе. Размещение материалов, не относящихся к тематике ресурса, не поощряется (политические взгляды, художественные вкусы, фотографии и прочее самовыражение).

• Рекомендуется придерживаться следующей структуры на персональных страницах участников:

== Научные интересы ==
== Публикации == 
== Проекты ==
== Учебные материалы ==
== Curriculum vitæ ==
== Ссылки ==

• У любой страницы, в том числе у страницы участника, могут быть подстраницы. Модификация страницы участника и всех её подстраниц запрещена всем остальным участникам (в отличие от Википедии). Пользуясь подстраницами, участник может организовать свой персональный сайт в рамках Ресурса. Подстраницы создаются так же, как обычные страницы, но имеют специфическое имя:

Имя родительской страницы/Имя подстраницы.

• Автоматически генерируемый перечень всех подстраниц вставляется с помощью шаблона

{{Служебная:Prefixindex/Участник:Имя участника/}}

Совместная работа в исследовательских группах

• Любой участник может создать страницу, предназначенную для ведения научных дискуссий. Например, научный руководитель и аспирант могут использовать такую страницу для обсуждения задач, идей, результатов, списка TODO и, главное, — для вовлечения в дискуссию более широкого круга участников. Формально такие страницы ничем не отличаются от обычных, но включаются в специальную категорию:

[[Категория:Виртуальные семинары]]

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.