MachineLearning:Концепция ресурса

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
(категория)
Строка 66: Строка 66:
[http://www.machinelearning.ru www.machinelearning.ru] и
[http://www.machinelearning.ru www.machinelearning.ru] и
[http://recognition.su recognition.su].
[http://recognition.su recognition.su].
 +
 +
[[Категория:MachineLearning]]

Версия 21:07, 3 марта 2008

MachineLearning.Ru — русскоязычный информационно-аналитический профессиональный ресурс по интеллектуальному анализу данных и машинному обучению.

Содержание

Цели создания Ресурса

  • Сконцентрировать информацию о достижениях ведущих российских научных школ в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
  • Способствовать обмену опытом, накоплению и распространению научных знаний в этой области. Предоставить площадку для виртуальных научных семинаров и обсуждений.
  • Предоставить доступ к распределенной системе тестирования алгоритмов классификации и прогнозирования (в стадии реализации).

Научные направления

  • Машинное обучение (machine learning):
    • классификация (classification);
    • кластеризация (clustering);
    • регрессия (regression);
    • прогнозирование (forecasting).
  • Интеллектуальный анализ данных (data mining):
    • обработка, анализ и понимание текста (text mining);
    • обработка и анализ информации в Интернет (web mining);
    • добыча знаний (knowledge discovery in databases).
  • Обработка, анализ, распознавание, понимание и синтез изображений.
  • Обработка, анализ, распознавание, понимание и синтез речи.
  • Обработка сигналов (signal processing).
  • Прикладная статистика (applied statistics).
  • Прикладные задачи и системы анализа данных (applications).

Приветствуется уточнение списка направлений участниками проекта.

Для кого предназначен Ресурс

Аудитория ресурса — русскоязычная, включающая следующие уровни:

  • Эксперты по анализу данных. Для них публикуются работы, чтение которых требует профессиональных знаний.
  • Эксперты в прикладных областях. Для них публикуется энциклопедия анализа данных, рекомендации по практическому применению методов анализа данных, примеры решённых прикладных задач.
  • Руководители, которым будут адресованы статьи по стратегии применения интеллектуальных продуктов в бизнесе.
  • Студенты, аспиранты, преподаватели, использующие ресурс в образовательных целях.

Принципы построения Ресурса MachineLearning.Ru

  • Содержимое Ресурса создаётся всеми его пользователями и является общественным достоянием. Каждый пользователь ресурса может создать или модифицировать статью или раздел (категорию), в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет.
  • Создатели Ресурса (научная школа академика РАН Ю. И. Журавлёва и чл.-корр. РАН К. В. Рудакова и ЗАО «Форексис») осуществляют его техническую поддержку и продвижение, но не определяют его содержимое и не претендуют на право обладания Ресурсом.
  • С точки зрения технической реализации Ресурс ничем не отличается от Википедии — свободной энциклопедии. Однако имеются существенные концептуальные отличия:
    • тематика Википедии практически не ограничена — тематика Ресурса охватывает только области знания, связанные с анализом данных;
    • Википедия создаётся широким кругом энтузиастов, в основной массе не являющихся экспертами — Ресурс является профессиональным и создаётся специалистами в области анализа данных;
    • статьи Википедии обязаны быть достаточно популярными и базироваться только на признанных источниках — статьи Ресурса могут быть узкоспециальными, исследовательскими, полемическими, учебными.
  • По причинам, указанным выше, данный Ресурс не может являться частью Википедии. В то же время, подразумевается возможность переноса части материалов в Википедию и другие сетевые энциклопедии.

История

  • 2007, 3 октября. Концепция Ресурса MachineLearning.Ru анонсирована на Всероссийской конференции ММРО-13.
  • 2008, 5 февраля. Ресурс открыт для общего доступа и подготовлен к массовому наполнению.

Полный архив новостей Ресурса MachineLearning.Ru.

Адреса

Ресурс MachineLearning.Ru доступен по адресам www.machinelearning.ru и recognition.su.

Личные инструменты