MachineLearning:Концепция ресурса

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Версия 22:42, 25 марта 2008

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

Содержание

1 Цели создания Ресурса MachineLearning.Ru
2 Научные направления
3 Для кого предназначен Ресурс
4 Принципы построения Ресурса
5 Поддержка проекта
6 История
7 Адреса

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

Машинное обучение (machine learning) — теория, подходы и методы обучения по прецедентам:
- классификация (classification);
- кластеризация (clustering);
- регрессия (regression);
- прогнозирование (forecasting).

Интеллектуальный анализ данных (data mining) — методы анализа больших объёмов информации, в которых используется обучение по прецедентам:
- добыча знаний (knowledge discovery in databases);
- анализ, распознавание и понимание изображений (image analysis, recognition & understanding);
- компьютерное зрение (computer vision);
- анализ, распознавание и понимание речи (speach analysis, recognition & understanding);
- анализ и понимание текста (text mining);
- анализ информации в сети Интернет (web mining).

Анализ данных — теория, подходы и методы анализа данных, в которых не используется обучение по прецедентам:
- прикладная статистика (applied statistics);
- обработка сигналов (signal processing);
- обработка и синтез изображений (image analysis & synthesis);
- поиск информации (information retrieval).

Прикладные задачи и системы анализа данных (applications) — приложения машинного обучения и анализа данных в различных предметных областях:

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 адресованы статьи по стратегии применения интеллектуальных продуктов в бизнесе.
Студенты, аспиранты, преподаватели, использующие ресурс в образовательных целях.

Принципы построения Ресурса

Открытость

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.

Сходство с Википедией

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.

Отличия от Википедии

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.

В то же время, не исключается возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.

Многофункциональность

Ресурс создаётся с целью концентрации научного знания и различных форм научного общения в едином рабочем пространстве. В перспективе значительная часть рабочего времени учёного может проходить на страницах ресурса. Здесь можно жить — читать, писать, общаться, думать и вдохновляться. Чтобы это действительно стало так, ресурс должен быть (1) наполнен полезной информацией и (2) популярен и признан научной общественностью. Второе невозможно без первого, а эффективное выполнение первого невозможно без второго. Становление такого Ресурса — это постепенный процесс.

Основные категории Ресурса (см. полный перечень):
- 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;
- инструменты и технологии — статьи по инструментальным средствам для автоматизации научной деятельности и решения задач анализа данных;
- конкурсы — открытые конкурсы по решению задач интеллекуального анализа данных;
- публикации — статьи, книги, методические пособия, диссертации и т. д.;
- страницы участников — персональные страницы, на которых участники могут размещать информацию о себе, своих научных интересах, публикациях, проектах.

Значительная часть работы учёного может вестись на страницах Ресурса:
- поиск научной информации и новых идей;
- установление научных контактов;
- работа с литературой, коллекционирование ссылок, реферирование статей;
- ведение черновых записей;
- документирование результатов текущих исследований;
- проведение семинаров и дискуссий с коллегами, находящимися как в других городах, так и в соседней комнате;
- обмен исходными кодами программ и алгоритмов;
- размещение в широком доступе учебных материалов: лекций, заданий, практикумов;
- контроль за выполнением студенческих работ.

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.

Источник — «http://poligon.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=MachineLearning:%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%B5%D0%BF%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%83%D1%80%D1%81%D0%B0»

Категория: MachineLearning

@@ Строка 3: / Строка 3: @@
 == 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.
+* Способствовать обмену опытом, накоплению и распространению научных знаний в этой области.
+* Предоставить площадку для виртуальных научных семинаров и обсуждений.
 * Предоставить доступ к [[Полигон алгоритмов|распределенной системе тестирования алгоритмов классификации и прогнозирования]].
 == Научные направления ==
-* [[Машинное обучение]] (machine learning):
+* [[Машинное обучение]] (machine learning) — теория, подходы и методы обучения по прецедентам:
 ** [[классификация]] (classification);
 ** [[кластеризация]] (clustering);
 ** [[Регрессионный анализ|регрессия]] (regression);
 ** [[прогнозирование]] (forecasting).
-* [[Интеллектуальный анализ данных]] (data mining):
-** обработка, анализ и понимание текста (text mining);
+* [[Интеллектуальный анализ данных]] (data mining) — методы анализа больших объёмов информации, в которых используется обучение по прецедентам:
-** обработка и анализ информации в Интернет (web mining);
+** [[добыча знаний]] (knowledge discovery in databases);
-** добыча знаний (knowledge discovery in databases).
+** [[анализ изображений|анализ]], [[распознавание изображений|распознавание]] и [[понимание изображений|понимание]] изображений (image analysis, recognition & understanding);
-* Обработка, анализ, распознавание, понимание и синтез изображений.
+** [[компьютерное зрение]] (computer vision);
-* Обработка, анализ, распознавание, понимание и синтез речи.
+** [[анализ речи|анализ]], [[распознавание речи|распознавание]] и [[понимание речи|понимание]] речи (speach analysis, recognition & understanding);
-* Обработка сигналов (signal processing).
+** [[анализ текста|анализ]] и [[понимание текста|понимание]] текста (text mining);
-* [[Прикладная статистика]] (applied statistics).
+** [[анализ веба|анализ информации в сети Интернет]] (web mining).
-* [[Прикладные задачи и системы анализа данных]] (applications).
+* [[Анализ данных]] — теория, подходы и методы анализа данных, в которых не используется обучение по прецедентам:
+** [[прикладная статистика]] (applied statistics);
+** [[обработка сигналов]] (signal processing);
+** [[обработка изображений|обработка]] и [[синтез изображений|синтез]] изображений (image analysis & synthesis);
+** [[поиск информации]] (information retrieval).
+* [[Прикладные задачи]] и [[Прикладные системы|системы]] анализа данных (applications) — приложения машинного обучения и анализа данных в различных предметных областях:
+** [[приложения в биоинформатике]];
+** [[приложения в медицине]];
+** [[приложения в социологии]];
+** [[приложения в эконометрике]];
+** [[приложения в технике]].
 Приветствуется уточнение списка направлений участниками проекта.
@@ Строка 28: / Строка 41: @@
 * Эксперты по анализу данных. Для них публикуются работы, чтение которых требует профессиональных знаний.
 * Эксперты в прикладных областях. Для них публикуется [[:Категория:Энциклопедия анализа данных|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.
+* Руководители, которым адресованы статьи по стратегии применения интеллектуальных продуктов в бизнесе.
 * Студенты, аспиранты, преподаватели, использующие ресурс в образовательных целях.
@@ Строка 37: / Строка 50: @@
 * 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.
-=== Википедия: сходство и отличия ===
+=== Сходство с Википедией ===
 Ресурс строится по принципам [http://ru.wikipedia.org Википедии — свободной энциклопедии] и обладает всеми её основными возможностями и преимуществами:
 * каждый пользователь ресурса может создать или изменить страницу (статью) или [[MachineLearning:Категоризация|раздел (категорию)]] в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет;
@@ Строка 45: / Строка 58: @@
 * пользователи могут размещать информацию о себе на страницах участников, однако, в отличие от Википедии, участник не имеет права модифицировать личные страницы других участников.
+=== Отличия от Википедии ===
 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;
@@ Строка 50: / Строка 64: @@
 * 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.
+В то же время, не исключается возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.
+=== Многофункциональность ===
+* Ресурс создаётся с целью концентрации научного знания и различных форм научного общения в едином рабочем пространстве. В перспективе значительная часть рабочего времени учёного может проходить на страницах ресурса. Здесь можно жить — читать, писать, общаться, думать и вдохновляться. Чтобы это действительно стало так, ресурс должен быть '''{{S|(1) наполнен полезной информацией}}''' и '''{{S|(2) популярен и признан научной общественностью}}'''. Второе невозможно без первого, а эффективное выполнение первого невозможно без второго. Становление такого Ресурса — это постепенный процесс.
-=== Эффективность обмена научной информацией ===
+* Основные категории Ресурса (см. [[Шаблон:Заглавная страница Основные категории|полный перечень]]):
-Некоторые из [[Шаблон:Заглавная страница Основные категории|основных категорий]] реализуют специфические формы обмена научной информацией:
+** [[:Категория:Научные конференции|научные конференции]] — страницы конференций, способные выполнять функции официальных сайтов конференций; на них могут размещаться объявления, текущая информация, материалы конференций;
-* [[:Категория:Научные конференции|Научные конференции]] — страницы конференций, способные выполнять функции официальных сайтов конференций. На них могут размещаться объявления, текущая информация, материалы конференций.
+** [[:Категория:Виртуальные семинары|виртуальные семинары]] — страницы, предназначенные для ведения научных дискуссий и обмена информацией по текущим исследованиям;
-* [[:Категория:Виртуальные семинары|Виртуальные семинары]] — страницы, предназначенные для ведения научных дискуссий и обмена информацией по текущим исследованиям.
+** [[:Категория:Энциклопедия анализа данных|энциклопедия анализа данных]] — терминологические, популярные и обзорные статьи;
-* [[:Категория:Энциклопедия анализа данных|Энциклопедия анализа данных]] — терминологические, популярные и обзорные статьи.
+** [[:Категория:Инструменты и технологии|инструменты и технологии]] — статьи по инструментальным средствам для автоматизации научной деятельности и решения задач анализа данных;
-* [[:Категория:Конкурсы|Конкурсы]] — открытые конкурсы по решению задач интеллекуального анализа данных.
+** [[:Категория:Конкурсы|конкурсы]] — открытые конкурсы по решению задач интеллекуального анализа данных;
-* [[:Категория:Библиография|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 [http://citeseer.ist.psu.edu CiteSeer], [http://arXiv.org arXiv], [http://rexa.info REXA]. Страница, посвященная статье или книге, может содержать её реферат, фрагменты перевода, дискуссию.
+** [[:Категория:Публикации|публикации]] — статьи, книги, методические пособия, диссертации {{S|и т. д.}};
+** [[:Категория:Страницы участников|страницы участников]] — персональные страницы, на которых участники могут размещать информацию о себе, своих научных интересах, публикациях, проектах.
-Значительная часть работы учёного может вестись на страницах Ресурса:
+* Значительная часть работы учёного может вестись на страницах Ресурса:
-* поиск научной информации и источников вдохновения;
+** поиск научной информации и новых идей;
-* установление научных контактов;
+** установление научных контактов;
-* работа с литературой, коллекционирование ссылок, реферирование прочитанных статей;
+** работа с литературой, коллекционирование ссылок, реферирование статей;
-* ведение черновых записей, в том числе о новых идеях и планах будущих исследований;
+** ведение черновых записей;
-* фиксация результатов текущих экспериментов;
+** документирование результатов текущих исследований;
-* проведение семинаров и дискуссий с коллегами, находящимися как в других городах, так и в соседней комнате;
+** проведение семинаров и дискуссий с коллегами, находящимися как в других городах, так и в соседней комнате;
-* обмен исходными кодами программ и алгоритмов;
+** обмен исходными кодами программ и алгоритмов;
-* ведение персональной страницы, блогов или форумов;
+** размещение в широком доступе учебных материалов: лекций, заданий, практикумов;
-* размещение в широком доступе учебных материалов: лекций, заданий, практикумов;
+** контроль за выполнением студенческих работ.
-* контроль за выполнением студенческих работ.
 == Поддержка проекта ==