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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: {{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}} Семинары по машинному обучению...)
Текущая версия (08:36, 14 февраля 2020) (править) (отменить)
(О защите дипломных работ)
 
(2 промежуточные версии не показаны)
Строка 1: Строка 1:
{{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}}
{{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}}
-
Семинары по машинному обучению
 
'''Подготовка к выполнению дипломной работы в области машинного обучения и анализа данных'''
'''Подготовка к выполнению дипломной работы в области машинного обучения и анализа данных'''
(по материалам курса Моя первая научная статья)
(по материалам курса Моя первая научная статья)
 +
 +
''Семинары по машинному обучению''
== Для справки ==
== Для справки ==
Строка 31: Строка 32:
* '''Новизна''': Обоснование новизны и значимости идей (для редколлегии и рецензентов журнала).
* '''Новизна''': Обоснование новизны и значимости идей (для редколлегии и рецензентов журнала).
* '''Авторы''': эксперт, консультант, студент.
* '''Авторы''': эксперт, консультант, студент.
 +
 +
=== О защите дипломных работ ===
 +
 +
* [https://mipt.ru/diht/students/diplom/a_4k40zo.php Базовые требования]
 +
* [https://mipt.ru/docs/download.php?code=prikaz_ob_utverzhdenii_polozheniya_o_vypusknoy_kvalikafitsionnoy_rabote_studentov_mfti_49_1_ot_21_01 Критерии оценивания]
 +
* [https://mipt.ru/education/departments/lpr/students/%D0%9F%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D0%BB%D0%B0%20%D0%9B%D0%A4%D0%98%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%92%D0%9A%D0%A0.pdf Требования МФТИ]
 +
 +
Структура введения
 +
* [http://machinelearning.ru/wiki/images/3/31/Stenina2015MSThesis.pdf Пример 1 ]
 +
* [http://frccsc.ru/sites/default/files/docs/ds/002-073-05/diss/26-bahteev/ds05-26-bahteev_main.pdf?28 Пример 2 ]
 +
 +
Структура презентации
 +
* [http://machinelearning.ru/wiki/images/f/f2/Aduenko_presentation.pdf Пример 1],
 +
* [http://machinelearning.ru/wiki/images/8/8e/Isachenko2016DiplomaPresentation.pdf Пример 2]
 +
* [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Pogodin2017Nonconvexity/Pogodin_bachelor_thesis_2017.pdf Пример 3]
 +
* [http://machinelearning.ru/wiki/images/c/c1/Shibaev2018Presentation.pdf Пример 4]
 +
* [http://machinelearning.ru/wiki/images/7/7f/Stenina2015MSThesisPresentation.pdf Пример 5]
 +
 +
Отзыв научного руководителя
 +
* [http://frccsc.ru/sites/default/files/docs/ds/002-073-05/diss/26-bahteev/ds05-26-bahteev_OtzOffOpp-Zaitscev.pdf?489 Пример 1 ]
 +
* [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Examples/ThesisReviews/ Примеры]
 +
 +
 +
 +
[[Категория:Учебные курсы]]

Текущая версия

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

Семинары по машинному обучению

Содержание

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.

О защите дипломных работ

Структура введения

Структура презентации

Отзыв научного руководителя

Личные инструменты