Difference between revisions of "Week 8"

From m1p.org
Jump to: navigation, search
 
(3 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 6: Line 6:
 
  }}
 
  }}
  
'''Construct your paper.'''
+
The goal is to construct your paper and check that all sections of the article are prepared for review.
 
 
Цель этой недели – проверить, что все разделы статьи формально написаны и подготовить статью к рецензированию.  
 
  
 
== D: Document, the whole ==
 
== D: Document, the whole ==
  
[[Step 1|Highlights]], [[Step 4|Graphical highlights]] See the Art of Scientific research and links to Elsevier, Springer
+
# Название
 
+
# Аннотация (пишется в первую очередь и переписываются после завершения работ): указание на область, изложение идеи и центрального результата (не более 600 знаков)
* Название
+
# Ключевые слова (основные термины; можно использовать те, которые дали хорошие результаты поиска)  
* Аннотация (пишется в первую очередь и переписываются после завершения работ): указание на область, изложение идеи и центрального результата (не более 600 знаков)
+
#[[Step 1|Keywords]], [[Step 1|Highlights]], [[Step 4|Graphical highlights]] See the Art of Scientific research and links to Elsevier, Springer
* Ключевые слова (основные термины; можно использовать те, которые дали хорошие результаты поиска) [[Step 1|Keywords]]
+
# Введение (около страницы, не более двух); примерный план по абзацам:
* Введение (около страницы, не более двух); примерный план по абзацам:
+
#* Основное сообщение — чему посвящена работа (одна-две фразы)
** Основное сообщение — чему посвящена работа (одна-две фразы)
+
#* Определения основных терминов согласно критерию ССС: Correct, Complete, Concise (корректно, полно, сжато)
** Определения основных терминов согласно критерию ССС: Correct, Complete, Concise (корректно, полно, сжато)
+
#* Основная идея (не более абзаца)
** Основная идея (не более абзаца)
+
#* Обзор литературы — развитие предлагаемой идеи (два абзаца)
** Обзор литературы — развитие предлагаемой идеи (два абзаца)
+
#* Современное состояние области (два-четыре абзаца)
** Современное состояние области (два-четыре абзаца)
+
#* Что предлагается с преимуществами и недостатками относительно близких работ (два абзаца)
** Что предлагается с преимуществами и недостатками относительно близких работ (два абзаца)
+
# Постановка задачи (примерно страница)
* Постановка задачи (примерно страница)
+
#* Дано (как устроена выборка, модель измерения, алгебраическая структура)
** Дано (как устроена выборка, модель измерения, алгебраическая структура)
+
#* Предполагается, что (статистические гипотезы, гипотезы порождения данных)
** Предполагается, что (статистические гипотезы, гипотезы порождения данных)
+
#* Ограничения и другие предположения о характере данных
** Ограничения и другие предположения о характере данных
+
#* Функция ошибки, правдоподобия, функционал или критерий качества искомой модели, решения (часто вытекает из гипотезы порождения данных)
** Функция ошибки, правдоподобия, функционал или критерий качества искомой модели, решения (часто вытекает из гипотезы порождения данных)
+
#* Стратеги разбиения выборки, пополнения выборки, скользящего контроля
** Стратеги разбиения выборки, пополнения выборки, скользящего контроля
+
#* Внешние, эксплуатационные критерий качества тут или в эксперименте  
** Внешние, эксплуатационные критерий качества тут или в эксперименте  
+
#* Дополнительные требования к решению (к тому, что мы получаем в результате решения)
** Дополнительные требования к решению (к тому, что мы получаем в результате решения)
+
# Решение: математическая часть (тут название первого раздела)
* Решение: математическая часть (тут название первого раздела)
+
#* Свойства модели или предлагаемого решения
** Свойства модели или предлагаемого решения
+
#* Описание алгоритма получения решения
** Описание алгоритма получения решения
+
#* Свойства алгоритма
** Свойства алгоритма
+
# Другие разделы (если есть, например, альтернативные решения)
* Другие разделы (если есть, например, альтернативные решения)
+
# Вычислительный эксперимент
* Вычислительный эксперимент
+
#* Цель эксперимента (что ожидаем получить, какую гипотезу проверяем)
** Цель эксперимента (что ожидаем получить, какую гипотезу проверяем)
+
#* Описание постановки и условий эксперимента
** Описание постановки и условий эксперимента
+
#* Описание данных, достаточное, чтобы воспроизвести эксперимент самостоятельно, ссылка на выборку
** Описание данных, достаточное, чтобы воспроизвести эксперимент самостоятельно, ссылка на выборку
+
#* Описание алгоритма или ход эксперимента
** Описание алгоритма или ход эксперимента
+
#* Описание полученных результатов
** Описание полученных результатов
+
#* Графики с подробной подписью: в пояснении указать 1) что видит читатель, что показано на графике, 2) какие следствия вытекают из показанного
*** Графики с подробной подписью: в пояснении указать 1) что видит читатель, что показано на графике, 2) какие следствия вытекают из показанного
+
#* Таблицы с подписью сверху: 1) сослаться на формулы, поясняющие значения столбцов 2) написать о следствиях
*** Таблицы с подписью сверху: 1) сослаться на формулы, поясняющие значения столбцов 2) написать о следствиях
+
#* Выводы, сравнение результатов, полученных альтернативным путем
** Выводы, сравнение результатов, полученных альтернативным путем
+
#* Ссылка на ваш проект в GitHub для того, чтобы другие исследователи могли проверить результаты или использовать их в дальнейшей работе
** Ссылка на  '''github.com/Intelligent-Systems-Phystech/'''ваша_папка для того, чтобы другие исследователи могли проверить результаты или использовать их в дальнейшей работе
+
# Заключение: сжатое изложение результатов и планы дальнейших исследований (1/4 страницы)
* Заключение: сжатое изложение результатов и планы дальнейших исследований (1/4 страницы)
+
# Литература: опорные статьи за последние 10 лет, максимально покрывающие тематику (не менее 17-30 ссылок)
* Литература: опорные статьи за последние 10 лет, максимально покрывающие тематику (не менее 17-30 ссылок)
+
#* Взять всю литературу из LinReview и для обсуждения полного текста работы привести полный список
** Взять всю литературу из LinReview и для обсуждения полного текста работы привести полный список
+
#* Совет: используйте команду TeX \nocite{*} при выводе из файла bbl для получения полного списка
** Совет: используйте команду TeX \nocite{*} при выводе из файла bbl для получения полного списка
+
<!--
<!--
 
 
''' [[Написание отчётов и статей (рекомендации)|План технического отчета]] '''
 
''' [[Написание отчётов и статей (рекомендации)|План технического отчета]] '''
 
* Аннотация: изложение краткого содержания и основных результатов (не более 600 знаков).
 
* Аннотация: изложение краткого содержания и основных результатов (не более 600 знаков).
Line 99: Line 96:
 
# Prepare your four-minute [[Week 8#M*: Middle talk|'''M'''iddle talk]]
 
# Prepare your four-minute [[Week 8#M*: Middle talk|'''M'''iddle talk]]
 
# Upload the updated slides and paper
 
# Upload the updated slides and paper
==Resources==
+
 
* [https://www.youtube.com/watch?v=mvzB7-KSLNs Video for week 8].
+
<!--* [https://www.youtube.com/watch?v=mvzB7-KSLNs Video for week 8].
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/8/8d/M1p_lect8.pdf Slides for week 8].
+
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/8/8d/M1p_lect8.pdf Slides for week 8].-->
* Examples of papers
+
===Examples of papers===
*# Katrutsa A.M., Strijov V.V. Comprehensive study of feature selection methods to solve multicollinearity problem according to evaluation criteria // Expert Systems with Applications, 2017 [http://strijov.com/papers/Katrutsa2016QPFeatureSelection.pdf article]
+
# Katrutsa A.M., Strijov V.V. Comprehensive study of feature selection methods to solve multicollinearity problem according to evaluation criteria // Expert Systems with Applications, 2017 [http://strijov.com/papers/Katrutsa2016QPFeatureSelection.pdf article]
*# Motrenko A., Strijov V., Weber G.-W. Bayesian sample size estimation for logistic regression // Journal of Computational and Applied Mathematics, 2014, 255 : 743-752. [http://strijov.com/papers/MotrenkoStrijovWeber2012SampleSize.pdf article]
+
# Motrenko A., Strijov V., Weber G.-W. Bayesian sample size estimation for logistic regression // Journal of Computational and Applied Mathematics, 2014, 255 : 743-752. [http://strijov.com/papers/MotrenkoStrijovWeber2012SampleSize.pdf article]
*# Kulunchakov A.S., Strijov V.V. Generation of simple structured Information Retrieval functions by genetic algorithm without stagnation // Expert Systems with Applications, 2017, 85 : 221-230. [http://strijov.com/papers/Kulunchakov2014RankingBySimpleFun.pdf article]
+
# Kulunchakov A.S., Strijov V.V. Generation of simple structured Information Retrieval functions by genetic algorithm without stagnation // Expert Systems with Applications, 2017, 85 : 221-230. [http://strijov.com/papers/Kulunchakov2014RankingBySimpleFun.pdf article]
* Examples of presentations
+
===Examples of presentations===
*# [http://machinelearning.ru/wiki/images/f/f2/Aduenko_presentation.pdf Пример 1],
+
# [http://machinelearning.ru/wiki/images/f/f2/Aduenko_presentation.pdf Пример 1],
*# [http://machinelearning.ru/wiki/images/8/8e/Isachenko2016DiplomaPresentation.pdf Пример 2]
+
# [http://machinelearning.ru/wiki/images/8/8e/Isachenko2016DiplomaPresentation.pdf Пример 2]
*# [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Pogodin2017Nonconvexity/Pogodin_bachelor_thesis_2017.pdf Пример 3]
+
# [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group374/Pogodin2017Nonconvexity/Pogodin_bachelor_thesis_2017.pdf Пример 3]
*# [http://machinelearning.ru/wiki/images/c/c1/Shibaev2018Presentation.pdf Пример 4]
+
# [http://machinelearning.ru/wiki/images/c/c1/Shibaev2018Presentation.pdf Пример 4]
*# [http://machinelearning.ru/wiki/images/7/7f/Stenina2015MSThesisPresentation.pdf Пример 5]
+
# [http://machinelearning.ru/wiki/images/7/7f/Stenina2015MSThesisPresentation.pdf Пример 5]

Latest revision as of 15:38, 10 April 2025

The goal is to construct your paper and check that all sections of the article are prepared for review.

D: Document, the whole

  1. Название
  2. Аннотация (пишется в первую очередь и переписываются после завершения работ): указание на область, изложение идеи и центрального результата (не более 600 знаков)
  3. Ключевые слова (основные термины; можно использовать те, которые дали хорошие результаты поиска)
  4. Keywords, Highlights, Graphical highlights See the Art of Scientific research and links to Elsevier, Springer
  5. Введение (около страницы, не более двух); примерный план по абзацам:
    • Основное сообщение — чему посвящена работа (одна-две фразы)
    • Определения основных терминов согласно критерию ССС: Correct, Complete, Concise (корректно, полно, сжато)
    • Основная идея (не более абзаца)
    • Обзор литературы — развитие предлагаемой идеи (два абзаца)
    • Современное состояние области (два-четыре абзаца)
    • Что предлагается с преимуществами и недостатками относительно близких работ (два абзаца)
  6. Постановка задачи (примерно страница)
    • Дано (как устроена выборка, модель измерения, алгебраическая структура)
    • Предполагается, что (статистические гипотезы, гипотезы порождения данных)
    • Ограничения и другие предположения о характере данных
    • Функция ошибки, правдоподобия, функционал или критерий качества искомой модели, решения (часто вытекает из гипотезы порождения данных)
    • Стратеги разбиения выборки, пополнения выборки, скользящего контроля
    • Внешние, эксплуатационные критерий качества тут или в эксперименте
    • Дополнительные требования к решению (к тому, что мы получаем в результате решения)
  7. Решение: математическая часть (тут название первого раздела)
    • Свойства модели или предлагаемого решения
    • Описание алгоритма получения решения
    • Свойства алгоритма
  8. Другие разделы (если есть, например, альтернативные решения)
  9. Вычислительный эксперимент
    • Цель эксперимента (что ожидаем получить, какую гипотезу проверяем)
    • Описание постановки и условий эксперимента
    • Описание данных, достаточное, чтобы воспроизвести эксперимент самостоятельно, ссылка на выборку
    • Описание алгоритма или ход эксперимента
    • Описание полученных результатов
    • Графики с подробной подписью: в пояснении указать 1) что видит читатель, что показано на графике, 2) какие следствия вытекают из показанного
    • Таблицы с подписью сверху: 1) сослаться на формулы, поясняющие значения столбцов 2) написать о следствиях
    • Выводы, сравнение результатов, полученных альтернативным путем
    • Ссылка на ваш проект в GitHub для того, чтобы другие исследователи могли проверить результаты или использовать их в дальнейшей работе
  10. Заключение: сжатое изложение результатов и планы дальнейших исследований (1/4 страницы)
  11. Литература: опорные статьи за последние 10 лет, максимально покрывающие тематику (не менее 17-30 ссылок)
    • Взять всю литературу из LinReview и для обсуждения полного текста работы привести полный список
    • Совет: используйте команду TeX \nocite{*} при выводе из файла bbl для получения полного списка

M*: Middle talk

Make one-slide presentation to introduce the main principle of your work.

  1. Use the slide template
  2. Set the all the slides you can extract from the paper:
    1. title,
    2. goals,
    3. one-slide, corrected, now it is No. 3,
    4. literature, five items, no more,
    5. problem statement starts with hypothesis, the model included,
    6. problem statement ends with quality criterions,
    7. problem solution, theoretical part,
    8. goals of the computational experiment, including general statistics,
    9. error analysis,
    10. table models-data sets-criterions,
    11. results and conclusions.
  3. Check the link to your slides in the result table.
  4. Prepare a talk for 2-5 min.
  5. See examples in the lecture slides.


Homework

  1. Check your links in the group table, they work
  2. Organize your repository
    1. Update readme
    2. Update the GitHub .ignore file
    3. Remove temporary files
    4. Remove files that are not yours, for example, cited papers
    5. Check if the repository structure and content are clear to the reader
  3. Fill in the rest of the content and prepare the whole Document
  4. Prepare your four-minute Middle talk
  5. Upload the updated slides and paper

Examples of papers

  1. Katrutsa A.M., Strijov V.V. Comprehensive study of feature selection methods to solve multicollinearity problem according to evaluation criteria // Expert Systems with Applications, 2017 article
  2. Motrenko A., Strijov V., Weber G.-W. Bayesian sample size estimation for logistic regression // Journal of Computational and Applied Mathematics, 2014, 255 : 743-752. article
  3. Kulunchakov A.S., Strijov V.V. Generation of simple structured Information Retrieval functions by genetic algorithm without stagnation // Expert Systems with Applications, 2017, 85 : 221-230. article

Examples of presentations

  1. Пример 1,
  2. Пример 2
  3. Пример 3
  4. Пример 4
  5. Пример 5