Машинное обучение (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, весна 2020

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)

Подготовка к выполнению дипломной работы в области машинного обучения и анализа данных (по материалам курса Моя первая научная статья)

Семинары по машинному обучению

Для справки

Домашнее задание 0

  • (обсуждение результатов 14 февраля)
  1. Пользуясь рекомендациями
    1. научного руководителя,
    2. описания курса,
    3. обсуждением, которое было на семинаре,

составить описание задачи по формату.

  1. Это описание выслать по адресу mlalgorithms at gmail dot com

Задача

  • Название: Тема дипломной работы (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, студент.
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%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/%D0%A4%D0%A3%D0%9F%D0%9C%2C_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2020»
Личные инструменты