Машинное обучение (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, весна 2020
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→О защите дипломных работ) |
|||
(1 промежуточная версия не показана) | |||
Строка 32: | 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
- Короткий адрес страницы http://bit.ly/M1P_F20
- Домашние задания прошлого курса
- весна 2019 (674)
- весна 2019 (694)
- осень 2019
Домашнее задание 0
- (обсуждение результатов 14 февраля)
- Пользуясь рекомендациями
- научного руководителя,
- описания курса,
- обсуждением, которое было на семинаре,
составить описание задачи по формату.
- 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