Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2013

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Задачи)
(Задачи)
Строка 65: Строка 65:
|
|
|-
|-
-
|Поиск похожих тезисов конференции
+
|Поиск похожих тезисов конференций
|Стенин Сергей
|Стенин Сергей
-
|
+
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/Stenin2013Clustering/]
|
|
|-
|-

Версия 18:05, 23 сентября 2013


Задачи

Название задачи Автор Ссылка LSICUDTPRWS
Распознавание текста на фотографиях Воронов Сергей
Определение типа активности человека по данным с акселерометра Перекрестенко Дмитрий
Поиск похожих тезисов конференций Уржумцев Олег
Распознование рукописных цифр Костин Александр
Прогноз состояния продаваемой машины Бырдин Александр
StumbleUpon Evergreen Classification Гринчук Олег [1]
Сегментация изображений Пушняков Алексей [2]
Распознование лиц Неклюдов Кирилл
Ранжирование поисковой выдачи Катруца Александр
Personalize Expedia Hotel Searches Сергей Иванов [3]
Сегментация библиографических списков Рыскина Мария
Поиск похожих тезисов конференций Стенин Сергей [4]
Welcome!

Расписание

Дата Что сделано Результат для обсуждения Код
Сентябрь 18 Выбрана задача, рецензент. Запись в ML. -
25 Собрана литература, написаны комментарии. Список литературы и мини-сообщение. Literatura
Октябрь 2 Поставлена задача для синтетических данных. Написана математическая постановка в формате TeX. Не более страницы отдельного текста. Statement
9 Создан файл отчета. Сделано описание проекта. Создана архитектура и интерфейс ядра системы (синтетические данные). Описание, IDEF0. Idef
16 Детализирован интерфейс, написан код первого приближения. Код для синтетических данных. Code
23 Написаны юнит-тесты. По результатам доработки кода написана рецензия на работу. Тесты, рецензия Unit-test
30 Собраны реальные данные. Доработана схема IDEF0. Написаны модули подготовки данных. Данные, вторая схема IDEF0, модули. Data
Ноябрь 6 Написаны и запущены системные тесты. Тесты и отчет. Tests
13 Код оптимизирован. Отчет профайлера до и после. Profiler
20 Сделан визуальный отчет. Завершенный тех.отчет. Report
27 Разработан веб-интерфейс. Код на сайте. Web
Декабрь 4 Сделан пользовательский интерфейс и примеры. Доклад. Show

Работа и консультации

  1. Работы сдаются в течение недели.
  2. Желательна итеративная сдача работ, начинать показ лучше в выходные.
  3. Дедлайн последней версии работы: вторник 6:00am (проверка занимает весь вторник).
  4. В отчет будет добавлен пункт об учете времени, затраченном на выполнение проекта по неделям.
  • Каждый этап работ + 1 балл по системе (А--, А-, А, А+, А++),
  • Несделанная работа - 0.

Черновой список задач

Выбор алгоритмов краткосрочного прогнозирования

  • Краткое описание. Создать алгоритм, осуществляющий выбор моделей прогнозирования на основе метаописания временных рядов.
  • Базовый алгоритм. Базовые модели для выбора: проект TSForecasting. Простейший метод для выбора моделей — дерево поиска. Метаописание временных рядов: А. И. Кобзарь Прикладная математическая статистика.
  • Данные. Цены на электроэнергию, биржевые данные, цены на хлеб.
  • Аргументы.

Прогнозирование цен на электроэнергию

  • Краткое описание. Построить авторегрессионный алгоритм прогнозирования; осуществить выбор признаков методом наименьших углов.
  • Базовый алгоритм. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. LARS.
  • Данные. Цены на электроэнергию.
  • Аргументы.

Сегментация изображений

  • Краткое описание. Дана база данных изображений. Разработать алгоритм сегментации изображений по цветам.
  • Базовый алгоритм. Segmentation based on Gaussian mixture models
  • Данные. Любая БД изображения, например, berkeley
  • Аргументы.

Поиск мелодии в базе данных

  • Краткое описание. Задана библиотека мелодий. Для короткого музыкального фрагмента требуется определить, какой мелодии он принадлежит.
  • Базовый алгоритм. Локальное прогнозирование.
  • Данные. Библиотека мелодий в формате .midi. matlab .midi parser
  • Аргументы.

Краткосрочное прогнозирование музыкальных произведений

Распознавание подписей

Поиск похожих тезисов конференций

Сегментация библиографических списков

Распознавание рукописных цифр

Ранжирование поисковой выдачи

Обработка сложноорганизованных социологических данных в задаче классификации

  • Краткое описание. Решаемая прикладная задача - построение скоринговой модели. Основной проблемой является получение матрицы "объекты-признаки" из заполненной социологической анкеты.
  • Базовый алгоритм. Логистическая регрессия для классификации, для обработки данных - презентация ВВС
  • Данные. Данные банка OTP по скорингу
  • Аргументы.

Категоризация объектов Красной Книги

Определение наличия и характеристик пульсовой волны

Построение рейтинга научных журналов

  • Краткое описание. Построение совместного рейтинга научных журналов и публикующихся в них авторов.
  • Базовый алгоритм. Co-clusterization
  • Данные. Данные журнал-автор.
  • Аргументы.

Визуализация подписей-выносок

Прогнозирование редких продаж по набору временных рядов

  • Краткое описание. Разработать метод прогнозирования продаж, учитывая периодичность и тренд временных рядов.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/data/SalesDB/
  • Аргументы.

Определение финансовых пузырей в биржевых данных

  • Краткое описание. Разработать метод определения финансовых пузырей в биржевых данных по ценам на сырье.
  • Базовый алгоритм. статья Вилли.
  • Данные. Цены на сырье.
  • Аргументы.

Исследование изменения влияния макроэкономических показателей

  • Краткое описание. Требуется построить модель влияния экономических показателей на ВВП и оценить изменения влияния каждого показателя с течением времени.
  • Базовый алгоритм. Flexible least squares
  • Данные. Данные макроэкономических показателей
  • Аргументы.

Прогнозирование концентрации кислорода в выхлопных газах дизельного двигателя

  • Краткое описание. Требуется спрогнозировать показания одного из дорогостоящих датчиков в дизельном двигателе(лямбда-зонда) по показаниям других более дешевых датчиков. Специфика заключается в сильно-пересыщенном признаковом пространстве.
  • Базовый алгоритм. https://dl.dropboxusercontent.com/u/43790276/neweng.pdf
  • Данные. По запросу от Никиты Ивкина.
  • Аргументы.

Обнаружение причинно-следственных связей во временных рядах железнодорожных перевозок и биржевых данных

Распознавание лиц

Распознавание профилей

  • Краткое описание. По выделенному профилю лица человека определить, какому человеку этот профиль принадлежит.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. База данных профилей
  • Аргументы.

Personalize Expedia Hotel Searches

Прогнозирование землетрясений

  • Краткое описание. По историческим данным о землетрясениях требуется построить прогноз / оценить вероятность землетрясения в следующий промежуток времени.
  • Базовый алгоритм. Pattern shape analysis
  • Данные. Данныe USA gov. о землетрясениях
  • Аргументы.

Определение нежелательных SMS-сообщений

Кластеризация треков по типу активности

Определение типа активности человека по данным с акселерометра

Классификация сердцебиений

  • Краткое описание. Первичная сегментация кардиограммы. Классификация типов сердцебиений.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://www.peterjbentley.com/heartchallenge/#dates
  • Аргументы.

Фильтрация вредоносных URL, по названию ресурса

  • Краткое описание. Фильтрация вредоносных URL, по названию ресурса (например фишинговые ссылки)
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://sysnet.ucsd.edu/projects/url/
  • Аргументы.

Задача навигации робота

  • Краткое описание. Робот вдоль стены, считывает показания с датчиков, и принимает решения о изменении траектории (поворот на 30, 60 и 90 градусов)
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wall-Following+Robot+Navigation+Data
  • Аргументы.

Распознавания текста на фотографиях

Прогноз лесных пожаров

  • Краткое описание. Прогнозирование распространения лесных пожаров по метеорологическим данным.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires
  • Аргументы.

Прогноз состояния продаваемой машины

  • Краткое описание. Оценка истинной стоимости продаваемого автомобиля
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://www.kaggle.com/c/DontGetKicked
  • Аргументы.

Прогнозирование выплат по страховке

  • Краткое описание. Прогнозирование выплат по страховке в случае ДТП на основании данных об автомобиле.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://www.kaggle.com/c/ClaimPredictionChallenge
  • Аргументы.

Прогнозирование должностных зарплат

  • Краткое описание. Прогнозирование должностных зарплат по ключевым необходимым навыкам.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://www.kaggle.com/c/job-salary-prediction/data
  • Аргументы.

Локализация лиц на фотографии

Личные инструменты