MLDev: Data Science Experiment Automation and Reproducibility Software

Anton Khritankov; Pershin N.; Ukhov N.; Ukhov A.

doi:10.1007/978-3-031-12285-9_1

Публикации

?

MLDev: Data Science Experiment Automation and Reproducibility Software

P. 3–18.

Anton Khritankov, Pershin N., Ukhov N., Ukhov A.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: experiment automation data science reproducibility

В книге

Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. 23rd International Conference, DAMDID/RCDL 2021, Moscow, Russia, October 26–29, 2021, Revised Selected Papers

Springer, 2022.

О воспроизводимости анализа временных рядов на основе матричных профилей

Брычков М. Е., Незнанов А.А., Программирование 2026 № 4 С. 50–66

Матричный профиль (МП) при появлении в 2016 г. быстро стал одним из важнейших методов предобработки, облегчающим решение широкого класса задач анализа временных рядов, в частности, задач обнаружения аномалий и шаблонов. Высокая значимость привела к появлению разнообразных инструментов вычисления МП, но оказалось, что особенности реализации методов существенно влияют на результаты, которые перестают быть идентичными. Встает вопрос, ...

Добавлено: 9 октября 2026 г.

Investigating the reproducibility of the social and behavioural sciences

Miske O., Abatayo A. L., Daley M. и др., Nature 2026 Vol. 652 P. 126–134

Добавлено: 19 января 2026 г.

The Thirteenth International Conference on Learning Representations: ICLR 2025

ICLR, 2025.

The International Conference on Learning Representations (ICLR) is the premier gathering of professionals dedicated to the advancement of the branch of artificial intelligence called representation learning, but generally referred to as deep learning. ICLR is globally renowned for presenting and publishing cutting-edge research on all aspects of deep learning used in the fields of artificial intelligence, ...

Добавлено: 24 декабря 2024 г.

ML Reprobucibility Challenge 2022

[б.и.], 2023.

Добавлено: 2 ноября 2023 г.

Современный мировой ландшафт онлайн-обучения наукам о данных

Лукашенко М. А., Никольский В. С., Шарова Е. А., Высшее образование в России 2022 Т. 31 № 4 С. 129–147

Науки о данных (data science) показывают высокую динамику в качестве новой отрасли прикладного знания, а также новой области обучения. Кроме того, активно развивается соответствующая сфера образовательных исследований. Вместе с тем большая часть научных публикаций направлена на изучение конкретных вопросов, связанных с содержательным наполнением программ и их методическим обеспечением. Более широкий и особенно международный контекст остаётся без необходимого ...

Добавлено: 5 сентября 2023 г.

Современный мировой ландшафт онлайн-обучения наукам о данных

Никольский В. С., Лукашенко М. А., Шарова Е. А., Высшее образование в России 2022 Т. 31 № 4 С. 129–147

Добавлено: 2 декабря 2022 г.

Examining the generalizability of research findings from archival data

Delios A., Clemente E. G., Wu T. и др., Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2022 Vol. 119 No. 30 Article e2120377119

Добавлено: 19 июля 2022 г.

Digital Economy. Emerging Technologies and Business Innovation 6th International Conference on Digital Economy, ICDEc 2021, Tallinn, Estonia, July 15–17, 2021, Proceedings

Springer, 2021.

Добавлено: 14 января 2022 г.

Proceedings of the IEEE International Conference on Communication, Networks and Satellite (ComNetSat) 2021

IEEE, 2021.

Добавлено: 7 октября 2021 г.

A density-based statistical analysis of graph clustering algorithm performance

Miasnikof P., Shestopaloff A. Y., Bonner A. J. и др., Journal of Complex Networks 2020 Vol. 8 No. 3 P. 1–33

Добавлено: 4 августа 2020 г.

Using Data Expedition as a Formative Assessment Tool in Data Science Education: Reasoning, Justification, and Evaluation

Максименкова О. В., Незнанов А. А., Радченко И. А., International Journal of Emerging Technologies in Learning 2019 Vol. 14 No. 11 P. 107–122

Добавлено: 16 июня 2019 г.

Predictors of Academic Achievement in Blended Learning: the Case of Data Science Minor

Мусабиров И. Л., Поздняков С. И., Тенишева К. А., International Journal of Emerging Technologies in Learning 2019 Vol. 14 No. 5 P. 64–74

Добавлено: 17 апреля 2019 г.

Collaborative Learning in Data Science Education: A Data Expedition as a Formative Assessment Tool

Максименкова О. В., Незнанов А. А., Радченко И. А., , in: The Challenges of the Digital Transformation in EducationVol. 1.: Switzerland: Springer, 2020. P. 14–25.

Добавлено: 6 февраля 2019 г.

Image Processing and Earth Remote Sensing. Information Technology and Nanotechnology 2018

CEUR Workshop Proceedings, 2018.

Добавлено: 11 декабря 2018 г.

Designing for Code Sharing in a Data Science Course for non-STEM students

Okopny P., Мусабиров И. Л., Бахитова А. А., , in: Proceedings of the 6th International Conference on Designs for Learning.: Bergen: Centre for the Science of Learning & Technology (SLATE), 2018. P. 47–53.

Добавлено: 10 декабря 2018 г.

Research Handbook in Data Science and Law

Berlee A., Busch C., Carlson A. и др., Edward Elgar Publishing, 2018.

Добавлено: 4 ноября 2018 г.

Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018)

Самара: Предприятие "Новая техника", 2018.

Конференции ИТНТ-2018 проводится с целью предоставления возможности научных дискуссий и обсуждения результатов фундаментальных и прикладных исследований в области информационных технологий и нанотехнологий, привлечения молодежи в сферу передовых научных исследований, обмена опытом научнообразовательной деятельности при подготовке ИТНТ-специалистов. Тематика Конференции ИТНТ-2018 охватывает широкий круг областей применения информационных технологий в науке и высокотехнологичных отраслях промышленности. Основными направлениями работы ...

Добавлено: 18 октября 2018 г.