Машинное обучение и анализ данных (журнал)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
 
(52 промежуточные версии не показаны)
Строка 1: Строка 1:
-
#REDIRECT [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Машинное обучение и анализ данных]]
+
== "Машинное обучение и анализ данных" ==
 +
{{TOCright}}
 +
 
 +
Журнал '''Машинное обучение и анализ данных''' публикует новые теоретические и обзорные статьи с результатами научных исследований в области теоретической информатики и её приложений. Цель журнала – развитие теории машинного обучения, интеллектуального анализа данных и методов проведения вычислительных экспериментов. Принимаются статьи на русском и английском языке.
 +
 
 +
[http://elibrary.ru/title_about.asp?id=32828 ''Информация о цитировании статей''] находится на сайте Российского индекса научного цитирования. ISSN 2223-3792.
 +
 
 +
== Тематика журнала: ==
 +
* классификация, кластеризация, регрессионный анализ,
 +
* многомерный статистический анализ,
 +
* байесовские методы регрессии и классификации,
 +
* выбор моделей и сложность,
 +
* предсказательное моделирование,
 +
* статистическая теория обучения,
 +
* методы прогнозирования временных рядов,
 +
* методы обработки и распознавания сигналов,
 +
* методы оптимизации в задачах машинного обучения и анализа данных,
 +
* методы визуализации данных,
 +
* обработка и распознавание речи и изображений,
 +
* анализ и понимание текста, информационный поиск,
 +
* прикладные задачи анализа данных.
 +
 
 +
== Полезные ссылки ==
 +
* Новостной сайт журнала: [http://jmlda.org jmlda.org]
 +
* Система подачи статей: [http://jmlda.org/papers jmlda.org/papers]
 +
* Образец статьи: http://jmlda.org/papers/doc/jmlda-template.pdf
 +
* Архив с образцом: http://jmlda.org/papers/doc/jmlda-guides.zip
 +
* [https://www.sharelatex.com/project/535dda5bb09e6ec61d22681b?r=064b9bcb&rs=ps&rm=d Образец на sharelatex]
 +
* [https://www.sharelatex.com/project/536a61a1fa8c49153a5e1699?r=064b9bcb&rs=ps&rm=d Список основных обозначений на sharelatex]
 +
* [[Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков|Оформление графиков]]
 +
* [[JMLDA/MVR|Проведение вычислительного эксперимента онлайн]]
 +
* Электронная почта: info@jmlda.org
 +
* Для оформления списка литературы согласно ГОСТ необходимо зайти на сайт CTAN в раздел [http://www.ctan.org/tex-archive/biblio/bibtex/contrib/gost ГОСТ], скачать bst-файл, который лучше всего подходит для Вашей статьи (детали см. [http://mirrors.ctan.org/biblio/bibtex/contrib/gost/README тут]), и поместить его в папку, где находится tex-файл. В tex-файле перед подключением bib-файла необходимо указать стиль списка литературы командой \bibliographystyle{your_bst-file}.
 +
 
 +
== Рекомендации авторам ==
 +
Журнал принимает статьи через [http://jmlda.org/papers ''электронную систему подачи статей''] на русском и английском языках.
 +
* Необходимо [http://jmlda.org/papers/index.php/JMLDA/user/register ''зарегистрироваться''] в электронной системе подачи статей, заполнив все необходимые поля на русском или английском языке и поставив галочку в поле «зарегистрироваться как автор».
 +
* Войти под зарегистрированным именем в [http://jmlda.org/papers/index.php/JMLDA/user ''МОЙ КАБИНЕТ''], нажать на кнопку «Новая статья».
 +
* Выполнить необходимые шаги для успешной подачи статьи:
 +
 
 +
# Начало отправки. Необходимо подтвердить соглашение, поставив галочку в соответствующем поле.
 +
# Загрузить статью. Следует прикрепить один архивный файл формата zip или rar. Архив должен содержать файлы, необходимые для корректной компиляции статьи в системе MiKTeX, а также скомпилированную статью в формате pdf с использованием стилевого файла jmlda.sty. Правила оформления статей содержатся в http://jmlda.org/papers/doc/authors-guide.pdf.
 +
# Работу над статьей удобно начать с редактирования [http://jmlda.org/papers/doc/jmlda-template.pdf ''файла-образца''], исходник которого и все необходимые для компиляции файлы содержатся в архиве http://jmlda.org/papers/doc/jmlda-guides.zip.
 +
# Заполнить информацию обо всех авторах и соавторах на русском и английском языках, заполнить поля «название статьи» и «аннотация» на русском и английском языках.
 +
# Подтвердить отправку статьи в журнал, нажав на соответствующую кнопку.
 +
 
 +
* Отправленная таким образом статья будет видна автору во вкладке [http://jmlda.org/papers/index.php/JMLDA/user ''МОЙ КАБИНЕТ'']. Нажав на кнопку «СТАТУС», можно увидеть статус статьи: наличие рецензентов, ответы рецензентов, вынесенное рецензентами решение.
 +
* Если рецензенты выносят решение принять статью в журнал, то автору отправляется уведомление о принятии статьи на электронную почту.
 +
* Если рецензенты выносят решение отправить статью на доработку, необходимо внести соответствующие правки и переподать архив рукописи в систему. Переподачу нужно осуществлять на странице статьи, которая появляется во вкладке [http://jmlda.org/papers/index.php/JMLDA/user ''МОЙ КАБИНЕТ''].
 +
 
 +
== См. также ==
 +
# [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)|Численные методы обучения по прецедентам]]
 +
# [[Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов)|Выполнение исследовательских проектов]]
 +
# [[Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)|Автоматизация и стандартизация научных исследований]]
 +
# [[Журналы ВАК по тематике ресурса|Журналы ВАК по тематике ресурса]]
 +
 
 +
[[Категория:Учебные курсы]]
 +
[[Категория:Научные конференции]]
 +
[[Категория:Рекомендации для студентов]]

Текущая версия

"Машинное обучение и анализ данных"

Содержание

Журнал Машинное обучение и анализ данных публикует новые теоретические и обзорные статьи с результатами научных исследований в области теоретической информатики и её приложений. Цель журнала – развитие теории машинного обучения, интеллектуального анализа данных и методов проведения вычислительных экспериментов. Принимаются статьи на русском и английском языке.

Информация о цитировании статей находится на сайте Российского индекса научного цитирования. ISSN 2223-3792.

Тематика журнала:

  • классификация, кластеризация, регрессионный анализ,
  • многомерный статистический анализ,
  • байесовские методы регрессии и классификации,
  • выбор моделей и сложность,
  • предсказательное моделирование,
  • статистическая теория обучения,
  • методы прогнозирования временных рядов,
  • методы обработки и распознавания сигналов,
  • методы оптимизации в задачах машинного обучения и анализа данных,
  • методы визуализации данных,
  • обработка и распознавание речи и изображений,
  • анализ и понимание текста, информационный поиск,
  • прикладные задачи анализа данных.

Полезные ссылки

Рекомендации авторам

Журнал принимает статьи через электронную систему подачи статей на русском и английском языках.

  • Необходимо зарегистрироваться в электронной системе подачи статей, заполнив все необходимые поля на русском или английском языке и поставив галочку в поле «зарегистрироваться как автор».
  • Войти под зарегистрированным именем в МОЙ КАБИНЕТ, нажать на кнопку «Новая статья».
  • Выполнить необходимые шаги для успешной подачи статьи:
  1. Начало отправки. Необходимо подтвердить соглашение, поставив галочку в соответствующем поле.
  2. Загрузить статью. Следует прикрепить один архивный файл формата zip или rar. Архив должен содержать файлы, необходимые для корректной компиляции статьи в системе MiKTeX, а также скомпилированную статью в формате pdf с использованием стилевого файла jmlda.sty. Правила оформления статей содержатся в http://jmlda.org/papers/doc/authors-guide.pdf.
  3. Работу над статьей удобно начать с редактирования файла-образца, исходник которого и все необходимые для компиляции файлы содержатся в архиве http://jmlda.org/papers/doc/jmlda-guides.zip.
  4. Заполнить информацию обо всех авторах и соавторах на русском и английском языках, заполнить поля «название статьи» и «аннотация» на русском и английском языках.
  5. Подтвердить отправку статьи в журнал, нажав на соответствующую кнопку.
  • Отправленная таким образом статья будет видна автору во вкладке МОЙ КАБИНЕТ. Нажав на кнопку «СТАТУС», можно увидеть статус статьи: наличие рецензентов, ответы рецензентов, вынесенное рецензентами решение.
  • Если рецензенты выносят решение принять статью в журнал, то автору отправляется уведомление о принятии статьи на электронную почту.
  • Если рецензенты выносят решение отправить статью на доработку, необходимо внести соответствующие правки и переподать архив рукописи в систему. Переподачу нужно осуществлять на странице статьи, которая появляется во вкладке МОЙ КАБИНЕТ.

См. также

  1. Численные методы обучения по прецедентам
  2. Выполнение исследовательских проектов
  3. Автоматизация и стандартизация научных исследований
  4. Журналы ВАК по тематике ресурса