Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2019
Материал из MachineLearning.
(→Расписание) |
(→Расписание) |
||
| Строка 81: | Строка 81: | ||
|14 | |14 | ||
|1 | |1 | ||
| - | |Организация работы, расписание, инструменты | + | |Организация работы, расписание, инструменты. |
| - | | | + | |Инструменты подготовлены к работе. |
| | | | ||
|- | |- | ||
Версия 18:40, 13 февраля 2019
| Видео докладов по курсу на канале Machine Learning на Youtube |
Содержание |
Моя первая научная публикация
Участвуют эксперты, индивидуальные консультанты и студенты кафедры Интеллектуальные системы ФУПМ МФТИ.
- Описание курса
- Результаты предыдущих курсов
- Видео докладов по курсу на канале Machine Learning на Youtube
- Короткая ссылка на эту страницу: http://bit.ly/2Esrdrk
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 | Ссылки | Консультант | Рецензент | Доклады | Буквы | | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Гончаров Алексей (пример) | Метрическая классификация временных рядов | code, | Мария Попова | Задаянчук Андрей | BMF | AILSBRCVTDSWH> | ||
| Фамилия Имя | название | ссылки | консультант | рецензент | доклад | буквы | оценка |
Расписание
| Дата | N | Что делаем | Результат для обсуждения | Буква | |
| Февраль | 14 | 1 | Организация работы, расписание, инструменты. | Инструменты подготовлены к работе. | |
| 21 | 2 | ДЗ-1. Выбор задачи | Тема в ML и ссылка на работу в SF помещена напротив фамилии. | ||
| 28 | 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 | |
| Март | 7 | 4 | Поставить задачу и сделать описание базового алгоритма, подготовить базовый вычислительный эксперимент. | Постановка задачи (0.5-1 страница), описание базового алгоритма. Подготовить доклад 45 сек. | B-talk, Statement |
| 14 | 5 | Поставить базовый вычислительный эксперимент. Провести первичный анализ работы алгоритма. Показ статьи. | Базовый код, отчет о работе базового алгоритма (кратко). | Basic code, Report, cHeck | |
| 21 | 6 | Поставить вычислительный эксперимент на основе предлагаемого алгоритма с учетом предыдущих результатов. | Код, визуализация полученных результатов, анализ ошибки, анализ качества. | Code, Visualization | |
| 28 | 7 | Описать алгоритм. | Теоретическая и алгоритмическая часть статьи (второй / третий раздел). Подготовить промежуточный доклад со слайдами, 2-3 минуты. | M-talk, Theory | |
| Апрель | 4 | 8 | Завершение вычислительного эксперимента. | Описание эксперимента с анализом ошибок. | Error |
| 11 | 9 | Описание теоретической части и вычислительного эксперимента. Описание рисунков, выводы, заключение. | Черновой вариант статьи с разделами «Вычислительный экперимент» и «Заключение». | Document | |
| 18 | 10 | Контрольная точка — показ статьи в целом, рецензия. | Статья в варианте для рецензирования. | сHeck, RevieW | |
| 25 | 11 | Подготовка презентации. | Доклады и обсуждение. | Final show, Slides | |
| Май | 16 | 12 | Доработка статьи. | Статья подготовлена к подаче в журнал. | Journal |
Список проектов
Шаблон описания проекта — 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).
- Авторы: эксперт, консультант.
