Группа YАД, весна 2016

Материал из MachineLearning.

Версия от 07:08, 18 февраля 2016; Anastasiya (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск


Моя первая научная статья

Участвуют эксперты, индивидуальные консультанты и студенты Кафедры анализа данных ФИВТ МФТИ.

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 Доклад Буквы Сумма Оценка Журнал
Гончаров Алексей (пример) Метрическая классификация временных рядов code,

paper, slides

Мария Попова Задаянчук Андрей BMF AILSBRCVTDSW 12 10 ИИП

Работа и консультации

  1. Работы сдаются в течение недели.
  2. Желательна итеративная сдача работ, начинать показ лучше в выходные.
  3. Дедлайн последней версии работы: среда 6:00am (проверка занимает всю среду).
  4. В отчет будет добавлен пункт об учете времени, затраченном на выполнение проекта по неделям.
  5. Каждый этап работ + 1 балл по системе (А--, А-, А, А+, А++). Несделанная работа — A0. Мотивированный перенос работы — знак «A>». Недельное опоздание — знак «-».

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

Личные инструменты