Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Эксперты и консультанты
Материал из MachineLearning.
|
Эксперты и консультанты, приглашаются к сотрудничеству для совместного выполнения студенческих проектов. Ниже приведены ответы на часто задаваемые вопросы.
- Короткая ссылка на статью bit.ly/1Jp6PDX
Роли
Студент третьего курса очень хочет научиться ставить задачи формально, находить нужную литературу, порождать новые и актуальные идеи и решения задач.
Консультант помогает студенту в пользовании инструментами, отвечает на вопросы по специальности, консультирует выполнение работ, оперативно реагирует на проблемы, проверяет (в среду) результаты, ставит оценки. Предполагается, что консультант сам пишет работу-спутник по этой теме. В конце работы могут быть объединены или выполнены и опубликованы параллельно. По возможности, рекомендуется организовать правки текста студента с целью улучшить стиль изложения таким образом, чтобы студент вносил правки самостоятельно. Возможно, при очной встрече или по скайпу. Преполагается, что консультант имеет достаточный опыт самостоятельного написания и публикации научных статей.
Эксперт: поставщик задачи, владелец данных, либо тот, кто гарантирует новизну и актуальность работы.
Сроки выполнения проектов
Проекты выполняются по фиксированному расписанию в течение семестра. Начало и конец каждого проекта определены.
- Весенний семестр ~12 недель, вторая неделя февраля — конец апреля (~13.2—30.4).
- Осенний семестр ~13 недель, начало сентября — конец ноября (~4.9—27.11).
Типы проектов и результаты
- Весенний семестр, 3-й курс: [научная статья] написание первой научной статьи с элементами новизны, публикация в журнале ВАК.
- Осенний семестр, 4-й курс: [технический отчет] построение моделей для решения прикладных задач, подготова модели к промышленной эксплуатации, анализ ошибки.
- Весенний семестр, 4-й курс: [ряд эссе] постановка задач машинного обучения и анализа данных.
- Осенний семестр, 4-й курс: [статья и отчет] руководство научными исследованиями: коллективный проект.
Работа и консультации
- Работы сдаются в течение недели.
- Желательна итеративная сдача работ, начинать показ лучше в выходные.
- Дедлайн последней версии работы: среда 6:00am (проверка занимает всю среду).
- 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. Мотивированный перенос работы — знак «>».
Планирование прикладных проектов
Рассматриваются внешние проекты или задачи, предоставленные экспертами для студентов
- группы МФТИ, третий курс, весенний семестр,
- соединенной группы МФТИ-Сколково, четвертый курс, осенний семестр.
Для того, чтобы задача была выбрана и решена студентом, необходимо следующее.
- Описание задачи в формате Шаблон описания задачи, см. ниже.
- Если проект превосходит по объему стандартную семестровую студенческую задачу, то его описание в формате systemdocs.doc пп. 1.1, 1.2, примеры на сайте [1] с достаточной детализацией.
- Подготовленные данные, загрузка которых в проект потребует не более часа.
- Если объем данных велик или их подготовка требует более часа, то запускается летний проект (возможно, стажировка), посвященный подготовке данных и планированию итогового вычислительного эксперимента.
Шаблон описания научной статьи [или технического отчета]
Цель этого шаблона — помочь студенту выбрать интересующую его задачу. Шаблон является базовым соглашением о типе выполняемого проекта и ожидаемых результатах.
- Название: Название, под которым статья подается в журнал. [Название отчета.]
- Задача: Описание или постановка задачи. Желательна постановка в виде задачи оптимизации (в формате argmin). Также возможна ссылка на классическую постановку задачи.
- Данные: Краткое описание данных, используемых в вычислительном эксперименте, и ссылка на выборку.
- Литература: Список научных работ, дополненный 1) формулировкой решаемой задачи, 2) ссылками на новые результаты, 3) основной информацией об исследуемой проблеме.
- Базовой алгоритм: Ссылка на алгоритм, с которым проводится сравнение или на ближайшую по теме работу.
- Решение: Предлагаемое решение задачи и способы проведения исследования. Способы представления и визуализации данных и проведения анализа ошибок, анализа качества алгоритма.
- Новизна: Обоснование новизны и значимости идей для редколлегии и рецензентов журнала. [Обоснование необходимости построения модели].
