MachineLearning:Концепция ресурса

Материал из MachineLearning.

Версия 19:56, 20 марта 2008

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

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.

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).

Приветствуется уточнение списка направлений 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 будут адресованы статьи по стратегии применения интеллектуальных продуктов в бизнесе.
• Студенты, аспиранты, преподаватели, использующие ресурс в образовательных целях.

Принципы построения Ресурса

• Содержимое ресурса создаётся научным сообществом и является общественным достоянием. Статьи публикуются под открытым лицензионным соглашением GNU GPL.
• 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.
• 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;
  • пользователи могут размещать информацию о себе на страницах участников, однако, в отличие от Википедии, участник не имеет права модифицировать личные страницы других участников.
• 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.
• Не исключается возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.
• Некоторые из основных категорий реализуют специфические формы обмена научной информацией:
  • 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.
  • Энциклопедия анализа данных — терминологические, популярные и обзорные статьи.
  • Библиография — электронная библиотека статей, книг, методических пособий, диссертаций и т. д., в которой могут размещаться как электронные версии публикаций, так и ссылки на внешние хранилища, такие как CiteSeer, arXiv, REXA. Страница, посвященная статье или книге, может содержать её реферат, фрагменты перевода, дискуссию.
• Ресурс может быть использован в учебных целях, причём не только как источник информации, но и как средство организации совместной работы студентов и преподавателей.

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.