Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)
Материал из MachineLearning.
Домашние задания, анкеты и материалы по курсу находятся на основной странице
|
Расписание, весна 2019
Дата | N | Что сделать | Результат для обсуждения | Буква-оценка | |
Февраль | 8 | 1 | Порождение расширенного признакового пространства, софткомпьютинг | Анализ пространства | FS |
15 | 2 | Ручное порождение признаков или автоматическое | Сравнительный анализ | FA | |
22 | 3 | Работа над основным алгоритмом | Описание нового алгоритма | NA | |
Март | 1 | 4 | Анализ адекватности модели, ансамбли и мульти-моделирование | Мультимодель | MM |
8 | 5 | Анализ скорости сходимости алгоритма: теоретический и эмпирический | График сходимости | — | |
15 | 6 | Анализ сложности алгоритма: теоретический и эмпирический | График сложности (профилирование) | CO | |
22 | 7 | Создание набора внешних критериев, дообучение | Набор критериев и алгоритм оптимизации | CR | |
29 | 8 KP1 | Планирование библиотеки, создание юнит-тестов | Код тестов | — | |
Апрель | 5 | 9 | Планирование финального эксперимента | Эксперимент | EX |
12 | 10 KP2 | Системное тестирование библиотеки | Тесты | — | |
19 | 11 | Анализ результатов, оформление результатов эксперимента | Эксперимент | AR | |
26 | 12 KP3 | Завершение работы | Работа | — | |
Май | 3 | 13 | Подготовка статьи к подаче в журнал | Статья | — |
10 | 14 КР4 | Создание слайдов, подготовка презентации | Слайды | — | |
17 | 15 | Завершение проектов, приведение результатов в вид, отделяемый от автора | Выставление оценок | — |
БРС весеннего семестра 2019
- 8 домашних заданий (буквы) дают 6 баллов (за неполностью выполненное задание вводится коэффициент от 0.5 до 0.1 балла), домашнее задание сдается в течение 10 дней, после 10 дней, после вводится коэффициент =0.4
- 4 теста (контрольные работы) дают 3 балла: сумма баллов за каждый из 50 вопросов, работы выполняются в течение часа
- своевременное (в течение 10 дней) заполнение всех анкет дает 1 балл
- формула вычисления оценки: