Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2016
Материал из MachineLearning.
(→Список проектов) |
(→Список проектов) |
||
| Строка 76: | Строка 76: | ||
4. Тематическая модель классификации для диагностики заболеваний по электрокардиограмме. Воронцов, Светлана Цыганова | 4. Тематическая модель классификации для диагностики заболеваний по электрокардиограмме. Воронцов, Светлана Цыганова | ||
| - | |||
| - | |||
8. Классификация физической активности: исследование изменения пространства параметров при дообучении и модификации моделей глубокого обучения. Стрижов, Бахтеев | 8. Классификация физической активности: исследование изменения пространства параметров при дообучении и модификации моделей глубокого обучения. Стрижов, Бахтеев | ||
| Строка 133: | Строка 131: | ||
* '''Новизна''': Тематические модели ранее не применялись для классификации дискретизированных биомедицинских сигналов. | * '''Новизна''': Тематические модели ранее не применялись для классификации дискретизированных биомедицинских сигналов. | ||
* '''Консультант''': Светлана Цыганова, '''автор задачи''' К.В.Воронцов. | * '''Консультант''': Светлана Цыганова, '''автор задачи''' К.В.Воронцов. | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
=== Задача 8 === | === Задача 8 === | ||
Версия 08:12, 18 февраля 2016
Моя первая научная статья
Участвуют эксперты, индивидуальные консультанты и студенты Кафедры анализа данных ФИВТ МФТИ.
- Описание курса
- Результаты предыдущего курса
- Требования к слушателям
- Короткая ссылка на эту страницу: http://bit.ly/1NgyDXx
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, | Мария Попова | Задаянчук Андрей | BMF | AILSBRCVTDSW | 12 | 10 | ИИП |
Работа и консультации
- Работы сдаются в течение недели.
- Желательна итеративная сдача работ, начинать показ лучше в выходные.
- Дедлайн последней версии работы: среда 6:00am (проверка занимает всю среду).
- 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 — 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
1. Синергия алгоритмов классификации. Данные из репозитория UCI, чтобы можно было сравнивать напрямую с другими работами, в частности работами Вапника. Адуенко
2. Темпоральная тематическая модель коллекции пресс-релизов. Воронцов
3. Согласование логических и линейных моделей классификации в информационном анализе электрокардиосигналов. Воронцов, Влада Целых
4. Тематическая модель классификации для диагностики заболеваний по электрокардиограмме. Воронцов, Светлана Цыганова
8. Классификация физической активности: исследование изменения пространства параметров при дообучении и модификации моделей глубокого обучения. Стрижов, Бахтеев
9. Восстановление первичной структуры белка по геометрии его главной цепи. Грудинин, Карасиков
11. Бэггинг нейронных сетей в задаче предсказания биологической активности ядерных рецепторов. Стрижов, Попова
13. Отбор мультикоррелирующих признаков в задаче векторной авторегрессии. Стрижов, Нейчев
15. Преобразования временных рядов для декодирование движения руки с помощью ECoG сигналов (electrocorticographic signals) у обезьян. Стрижов, Задаянчук
25. Устойчивость дискретизации электрокардиосигналов относительно частотной фильтрации
26. Построение отображений с минимальной деформацией для сравнения изображений с эталоном. Гаранжа Владимир Анатольевич
27. Кросс-язычный тематический поиск научных публикаций. Воронцов, Марина Суворова
