MachineLearning:Концепция ресурса

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
Строка 32: Строка 32:
== Принципы построения Ресурса ==
== Принципы построения Ресурса ==
-
* Содержимое ресурса создаётся научным сообществом и является общественным достоянием. Статьи публикуются под открытым лицензионным соглашением [http://ru.wikipedia.org/wiki/GPL GNU GPL].
+
* Содержимое ресурса создаётся научным сообществом и является общественным достоянием. Статьи публикуются под открытым лицензионным соглашением [http://ru.wikipedia.org/wiki/FDL GNU FDL].
* Создатели Ресурса (научная школа академика РАН [[Журавлёв, Юрий Иванович|{{S|Ю. И. Журавлёва}}]] и чл.-корр. РАН [[Рудаков, Константин Владимирович|К. В. Рудакова]]) осуществляют его техническую поддержку и продвижение, но не определяют его содержимое и не претендуют на право обладания Ресурсом.
* Создатели Ресурса (научная школа академика РАН [[Журавлёв, Юрий Иванович|{{S|Ю. И. Журавлёва}}]] и чл.-корр. РАН [[Рудаков, Константин Владимирович|К. В. Рудакова]]) осуществляют его техническую поддержку и продвижение, но не определяют его содержимое и не претендуют на право обладания Ресурсом.
* Ресурс строится по принципам [http://ru.wikipedia.org Википедии] — свободной энциклопедии и обладает всеми её основными возможностями и преимуществами:
* Ресурс строится по принципам [http://ru.wikipedia.org Википедии] — свободной энциклопедии и обладает всеми её основными возможностями и преимуществами:

Версия 17:44, 22 марта 2008

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

Содержание

Цели создания Ресурса MachineLearning.Ru

  • 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.

Научные направления

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

  • Содержимое ресурса создаётся научным сообществом и является общественным достоянием. Статьи публикуются под открытым лицензионным соглашением GNU FDL.
  • Создатели Ресурса (научная школа академика РАН Ю. И. Журавлёва и чл.-корр. РАН К. В. Рудакова) осуществляют его техническую поддержку и продвижение, но не определяют его содержимое и не претендуют на право обладания Ресурсом.
  • Ресурс строится по принципам Википедии — свободной энциклопедии и обладает всеми её основными возможностями и преимуществами:
    • каждый пользователь ресурса может создать или изменить страницу (статью) или раздел (категорию) в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет;
    • любая статья или категория может быть включена в любое количество категорий, что позволяет гибко выстраивать структуру ресурса;
    • история всех правок сохраняется в системе, любую правку можно отменить, любые две версии статьи можно сравнить;
    • с каждой статьёй связана страница обсуждения;
    • пользователи могут размещать информацию о себе на страницах участников, однако, в отличие от Википедии, участник не имеет права модифицировать личные страницы других участников.
  • Имеются концептуальные отличия от Википедии, из-за которых данный Ресурс не может быть частью Википедии:
    • 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 специальными, полемическими, учебными, содержать данные незавершенных исследований, исходные коды алгоритмов и программ.
  • Не исключается возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.
  • Некоторые из основных категорий реализуют специфические формы обмена научной информацией:
    • Научные конференции — страницы конференций, способные выполнять функции официальных сайтов конференций. На них могут размещаться объявления, текущая информация, материалы конференций.
    • Виртуальные семинары — страницы, предназначенные для ведения научных дискуссий и обмена информацией по текущим исследованиям.
    • Энциклопедия анализа данных — терминологические, популярные и обзорные статьи.
    • Библиография — электронная библиотека статей, книг, методических пособий, диссертаций и т. д., в которой могут размещаться как электронные версии публикаций, так и ссылки на внешние хранилища, такие как CiteSeer, arXiv, REXA. Страница, посвященная статье или книге, может содержать её реферат, фрагменты перевода, дискуссию.
  • Ресурс может быть использован в учебных целях, причём не только как источник информации, но и как средство организации совместной работы студентов и преподавателей.

Поддержка проекта

Создание и развитие Ресурса MachineLearning.Ru поддержано Российским фондом фундаментальных исследований (проект № 07-07-00372) и компанией Forecsys.

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