Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2013

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Задачи)
(Задачи)
Строка 73: Строка 73:
|Detecting Unsolicited SMS Messages
|Detecting Unsolicited SMS Messages
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/IvanovA2013DetectingSMSSpam/]
|[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group074/IvanovA2013DetectingSMSSpam/]
-
| [BM+]LSIC->>U>DTP
+
| [BM+]LSIC->>U>DTPR
|
|
|
|

Версия 12:31, 17 декабря 2013


Проекты с готовой Web-частью располагаются по адресу http://mvr.jmlda.org

Задачи

Автор Название задачи Ссылка [BMF]LSICUDTPRWS Сумма Оценка
Бунаков Василий Signature Recognition [1] [BM+F]L+SI+CU-DTPRWS 14.5
Вдовина Евгения Visualization of Results of Keyword Groups Mapping [2] [B]L-S+I+C0D>>
Воронов Сергей Распознавание текста на фотографиях [3] [BM+F]LS-I+CU+DTP+R-W+S-- 14.25
Гринчук Олег Прогнозирование макроэкономических состояний (Векторная авторегрессия) [4] [BMF]L-SI-C-0DTPRWS 12.25
Дубовик Анна Classification and Exploring of Source Code of Python Projects. [5] [M]L0I-->>>000
Желавская Ирина Automatic Filters Generator for Gmail [6] [BM+]LS->>>>>00I
Жуйков Владимир Распознавание подписей [7] [B]L--0I-->>>>>
Иванов Сергей Personalize Expedia Hotel Searches [8] [B]+L-SI+>>
Иванов Александр Detecting Unsolicited SMS Messages [9] [BM+]LSIC->>U>DTPR
Касаткин Сергей Determination of the type of human activity based on the data from the accelerometer [10] [B]L-S-I-->>>000
Катруца Александр Ранжирование поисковой выдачи [11] [BM+F]L+SI+CUDTPR+W+S 15.25
Колчанов Андрей The financial bubbles definition in the stock data [12] [B]0S-I->>>
Костин Александр Classify Handwritten Digits [13] [B]L+S-IS-
Котенко Ленгольд Екатерина Satellite imagery processing for NDVI estimation [14] [BMF-]L-S-IC-UD--000W--S-- 8.5
Кудряшова Александра Satellite imagery processing for NDVI estimation [15] [BMF-]L-S-IC-UD--000W--S-- 8.5
Левдик Павел Прогнозирование цен на электроэнергию [BM+]L-SIC--U-D->PR-W> 9.75
Матросов Михаил Short-term forecasting of musical compositions [16] [BF]L-SIC--UDT>>W+S 9.5
Митяшов Андрей Обработка сложноорганизованных социологических данных в задаче классификации [17] [M+F]L+SI--C-UDT--P00S- 10
Неклюдов Кирилл Распознавание лиц [18] [BM+F]LS-I+CU-DTPR-WS- 13.5
Перекрестенко Дмитрий Human activity recognition [19] [BM+F]L-SI-CU-DTPRW+S 13.75
Прилепский Роман Text []Location and recognition on Google Street View Images. [20] [B]L+00>>>000
Пушняков Алексей Сегментация цветных изображений [21] [BM+F]L+S+I+C+UDT+P+R+W+S 16.25
Рыскина Мария Создание тематической модели на основе PLSA [22] [BM+F]L-S+I+CUDT+PR+W+S 15.25
Стенин Сергей Определение тематически близких тезисов научной конференции [23] [B]L+S+I+CUD
Уржумцев Олег Поиск похожих тезисов конференций [BM+F]L-S-IC>D>>R--WS 10.25
Фейзханов Рустем Email filter generation [24] [BM+F-]LS-IC--U->(D-T)>>PR
Шуйский Николай Поиск мелодии в базе данных [B]0S-0>>>>>
Яшков Даниил Локализация лиц на фотографии [25] [M+F]L-S-IC->>>UDTP
Welcome!

Расписание

Дата Что сделано Результат для обсуждения Код
Сентябрь 18 Выбрана задача, рецензент. Запись в ML. -
25 Собрана литература, написаны комментарии. Список литературы и мини-сообщение. Literatura
Октябрь 2 Поставлена задача для синтетических данных. Написана математическая постановка в формате TeX. Примерно страница текста. Statement
9 Создан файл отчета. Сделано описание проекта. Создана архитектура и интерфейс ядра системы (синтетические данные). Описание, IDEF0. Idef
16 Детализирован интерфейс, написан код первого приближения. Код для синтетических данных. Code
23 Написаны юнит-тесты и модуль, их запускающий. Юнит-тесты. Unit-test
30 Собраны реальные данные. Доработана схема IDEF0. Написаны модули подготовки данных. Данные, вторая схема IDEF0, модули. Data
Ноябрь 6 Написаны и запущены системные тесты. По результатам доработки кода написана рецензия на работу. Тесты, рецензия. Tests
13 Код оптимизирован. Отчет профайлера до и после. Profiler
20 Сделан визуальный отчет. Завершенный тех.отчет. Report
27 Разработан веб-интерфейс. Код на сайте. Web
Декабрь 4 Сделан пользовательский интерфейс и примеры. Доклад. Show

Работа и консультации

  1. Работы сдаются в течение недели.
  2. Желательна итеративная сдача работ, начинать показ лучше в выходные.
  3. Дедлайн последней версии работы: вторник 6:00am (проверка занимает весь вторник).
  4. 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 - 0.

Черновой список задач

Выбор алгоритмов краткосрочного прогнозирования

  • Краткое описание. Создать алгоритм, осуществляющий выбор моделей прогнозирования на основе метаописания временных рядов.
  • Базовый алгоритм. Базовые модели для выбора: проект TSForecasting. Простейший метод для выбора моделей — дерево поиска. Метаописание временных рядов: А. И. Кобзарь Прикладная математическая статистика.
  • Данные. Цены на электроэнергию, биржевые данные, цены на хлеб.
  • Аргументы.

Прогнозирование цен на электроэнергию

  • Краткое описание. Построить авторегрессионный алгоритм прогнозирования; осуществить выбор признаков методом наименьших углов.
  • Базовый алгоритм. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. LARS.
  • Данные. Цены на электроэнергию.
  • Аргументы.

Сегментация изображений

  • Краткое описание. Дана база данных изображений. Разработать алгоритм сегментации изображений по цветам.
  • Базовый алгоритм. Segmentation based on Gaussian mixture models
  • Данные. Любая БД изображения, например, berkeley
  • Аргументы.

Поиск мелодии в базе данных

  • Краткое описание. Задана библиотека мелодий. Для короткого музыкального фрагмента требуется определить, какой мелодии он принадлежит.
  • Базовый алгоритм. Локальное прогнозирование.
  • Данные. Библиотека мелодий в формате .midi. matlab .midi parser
  • Аргументы.

Краткосрочное прогнозирование музыкальных произведений

Распознавание подписей

Поиск похожих тезисов конференций

Сегментация библиографических списков

Распознавание рукописных цифр

Ранжирование поисковой выдачи

Обработка сложноорганизованных социологических данных в задаче классификации

  • Краткое описание. Решаемая прикладная задача - построение скоринговой модели. Основной проблемой является получение матрицы "объекты-признаки" из заполненной социологической анкеты.
  • Базовый алгоритм. Логистическая регрессия для классификации, для обработки данных - презентация ВВС
  • Данные. Данные банка OTP по скорингу
  • Аргументы.

Категоризация объектов Красной Книги

Определение наличия и характеристик пульсовой волны

Построение рейтинга научных журналов

  • Краткое описание. Построение совместного рейтинга научных журналов и публикующихся в них авторов.
  • Базовый алгоритм. Co-clusterization
  • Данные. Данные журнал-автор.
  • Аргументы.

Визуализация подписей-выносок

Прогнозирование редких продаж по набору временных рядов

  • Краткое описание. Разработать метод прогнозирования продаж, учитывая периодичность и тренд временных рядов.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://svn.code.sf.net/p/mvr/code/data/SalesDB/
  • Аргументы.

Определение финансовых пузырей в биржевых данных

  • Краткое описание. Разработать метод определения финансовых пузырей в биржевых данных по ценам на сырье.
  • Базовый алгоритм. статья Вилли.
  • Данные. Цены на сырье.
  • Аргументы.

Исследование изменения влияния макроэкономических показателей

  • Краткое описание. Требуется построить модель влияния экономических показателей на ВВП и оценить изменения влияния каждого показателя с течением времени.
  • Базовый алгоритм. Flexible least squares
  • Данные. Данные макроэкономических показателей
  • Аргументы.

Прогнозирование концентрации кислорода в выхлопных газах дизельного двигателя

  • Краткое описание. Требуется спрогнозировать показания одного из дорогостоящих датчиков в дизельном двигателе(лямбда-зонда) по показаниям других более дешевых датчиков. Специфика заключается в сильно-пересыщенном признаковом пространстве.
  • Базовый алгоритм. https://dl.dropboxusercontent.com/u/43790276/neweng.pdf
  • Данные. По запросу от Никиты Ивкина.
  • Аргументы.

Обнаружение причинно-следственных связей во временных рядах железнодорожных перевозок и биржевых данных

Распознавание лиц

Распознавание профилей

  • Краткое описание. По выделенному профилю лица человека определить, какому человеку этот профиль принадлежит.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. База данных профилей
  • Аргументы.

Personalize Expedia Hotel Searches

Прогнозирование землетрясений

  • Краткое описание. По историческим данным о землетрясениях требуется построить прогноз / оценить вероятность землетрясения в следующий промежуток времени.
  • Базовый алгоритм. Pattern shape analysis
  • Данные. Данныe USA gov. о землетрясениях
  • Аргументы.

Определение нежелательных SMS-сообщений

Кластеризация треков по типу активности

Определение типа активности человека по данным с акселерометра

Классификация сердцебиений

  • Краткое описание. Первичная сегментация кардиограммы. Классификация типов сердцебиений.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://www.peterjbentley.com/heartchallenge/#dates
  • Аргументы.

Фильтрация вредоносных URL, по названию ресурса

  • Краткое описание. Фильтрация вредоносных URL, по названию ресурса (например фишинговые ссылки)
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://sysnet.ucsd.edu/projects/url/
  • Аргументы.

Задача навигации робота

  • Краткое описание. Робот вдоль стены, считывает показания с датчиков, и принимает решения о изменении траектории (поворот на 30, 60 и 90 градусов)
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wall-Following+Robot+Navigation+Data
  • Аргументы.

Распознавания текста на фотографиях

Прогноз лесных пожаров

  • Краткое описание. Прогнозирование распространения лесных пожаров по метеорологическим данным.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires
  • Аргументы.

Прогноз состояния продаваемой машины

  • Краткое описание. Оценка истинной стоимости продаваемого автомобиля
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://www.kaggle.com/c/DontGetKicked
  • Аргументы.

Прогнозирование выплат по страховке

  • Краткое описание. Прогнозирование выплат по страховке в случае ДТП на основании данных об автомобиле.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://www.kaggle.com/c/ClaimPredictionChallenge
  • Аргументы.

Прогнозирование должностных зарплат

  • Краткое описание. Прогнозирование должностных зарплат по ключевым необходимым навыкам.
  • Базовый алгоритм.
  • Данные. http://www.kaggle.com/c/job-salary-prediction/data
  • Аргументы.

Локализация лиц на фотографии

Личные инструменты