Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2016

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Результаты)
(→Домашние задания)
Строка 210: Строка 210:
** Шаблон файла: [http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group074/Kuznetsov2013SSAForecasting/doc/Surname2013Systemdocs.doc?format=raw Surname2014SystemDocs]
** Шаблон файла: [http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group074/Kuznetsov2013SSAForecasting/doc/Surname2013Systemdocs.doc?format=raw Surname2014SystemDocs]
** Пример заполнения: [http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group074/KotenkoKudryashova2013NDVI/doc/SYSTEMDOC.pdf?format=raw].
** Пример заполнения: [http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group074/KotenkoKudryashova2013NDVI/doc/SYSTEMDOC.pdf?format=raw].
 +
 +
 +
'''22 сентября'''
 +
 +
Создать отдельный файл LaTeX c постановкой задачи и базовым описанием алгоритма, включающими
 +
# описание выборки,
 +
предположения и ограничения по составу выборки,
 +
# статистические предположения о природе выборки (гипотезу порождения данных),
 +
# определения (что такое модель, алгоритм),
 +
# ограничения на множество допустимых моделей,
 +
# функцию ошибки, критерий качества,
 +
# оптимизационную постановку задачи,
 +
# вид эксплуатационный модели.
 +
* Пример постановки задачи: [http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group074/Kuznetsov2013SSAForecasting/doc/Ivkin2013ProblemStatement.pdf?format=raw].

Версия 07:05, 14 сентября 2016

Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)


Внимание! Страница в процессе наполнения. Пожалуйста, запишите свою фамилию.



Содержание

Курс

(раздел будет изменен)

Построение эксплуатируемых моделей машинного обучения

Результаты

Автор Тема научной работы Ссылка Консультант Рецензент Доклады Буквы Сумма Оценка
Бочкарев Артем Анализ данных для выявления скрытых закономерностей в петрофизической информации, полученной лабораторными исследованиями керна folder, sysdoc,

problem, slides

Софронов И. Л. Жариков GM L--AICUT-DP-R-V-W
Баяндина Анастасия Построение дерева сценариев дистанционных консультаций с помощью тематической модели коллекции диалогов folder, sysdoc В.Сафронов
Белозерова Анастасия
Владимирова Мария Предсказание временных рядов с помощью многозадачного обучения folder, sysdoc Стрижов В. В.
Володин Сергей Проблема feasibility для квадратичных отображений folder Ю.Максимов
Городницкий Олег
Иванычев Сергей
Ковалева Валерия
Малыгин Виталий
Молибог Игорь
Погодин Роман
Рязанов Андрей
Сафин Камиль Детектирование парафраз folder, sysdoc Кузнецова М.В.
Федоряка Дмитрий Визуализация иерархических тематических моделей folder Воронцов К.В.
Цветкова Ольга
Чигринский Виктор

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>».
  6. Доклады обозначаются буквами B,M,F.

Домашние задания

14 сентября

  • Выбрать задачу и подготовить доклад о выбранной задаче на 45 секунд (первая часть группы). Содержание доклада включает:
  1. Существо и цели проекта.
  2. Важность и применимость задачи.
  3. Описание предполагаемых методов решения.
  • Создать описание проекта, заполнить разделы «Мотивация» (1.1.2) и «Литература» (1.1.3) в SystemDocs


22 сентября

Создать отдельный файл LaTeX c постановкой задачи и базовым описанием алгоритма, включающими

  1. описание выборки, 
предположения и ограничения по составу выборки,
  1. статистические предположения о природе выборки (гипотезу порождения данных),
  2. определения (что такое модель, алгоритм),
  3. ограничения на множество допустимых моделей,
  4. функцию ошибки, критерий качества,
  5. оптимизационную постановку задачи,
  6. вид эксплуатационный модели.
  • Пример постановки задачи: [2].
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BC_%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%93%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF%D0%B0_374%2C_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2016»
Личные инструменты