Я увлечен машинным обучением и уже несколько лет экспериментирую с методами машинного обучения в коде. Мне бы очень хотелось провести экспериментальное исследование наиболее эффективных систем машинного обучения для определенной задачи и постепенно улучшать модель. По сути, я ищу исследования, но в моем колледже нет четко определенных исследовательских программ. Есть ли возможность проводить исследования с другими учреждениями для студентов бакалавриата?
Обновлять:
Я вижу, теперь стоит упомянуть, что по разным причинам я учусь в местном колледже. Следовательно, нет возможности для местных исследований.
Одна вещь, которую следует учитывать, - это исследовательский опыт для размещения студентов (REU) в течение лета. Многие из них активно строятся на предоставлении исследовательских возможностей учащимся в школах, которые не обязательно имеют собственную исследовательскую инфраструктуру.
Вот список тех, кто финансируется NSF, но это далеко не все: http://www.nsf.gov/crssprgm/reu/list_result.jsp?unitid=5049
я бы посоветовал, чтобы консультанты и руководители факультетов в других учебных заведениях были заняты своими собственными студентами. если у вас уже были отношения с кем-то, это может быть другая история. однако вам не обязательно иметь наставника для проведения исследований. экспертная помощь поможет добиться лучших результатов и может помочь в публикации. здесь, несомненно, имеется обширная литература по SE о развитии наставничества.
вот несколько вариантов: запросите самостоятельное обучение в вашей школе, что означает, что вы получите консультанта. ковыряться в Интернете и на встречах, чтобы найти соавторов проекта; записаться на онлайн-программу по науке о данных; делайте все, что в ваших силах, пока не сможете подать заявку на участие в программе магистратуры в области компьютерных наук, информации или статистики, где у вас будут возможности хотя бы для некоторых научных консультаций. во всех этих случаях представление о том, над какими темами вы хотели бы работать, повысит вероятность начала полезных проектов. удачи.
Посмотрите на летние стажировки в таких компаниях, как Google, Facebook, Microsoft, IBM... (у них есть свои группы по машинному обучению).
Если в ваших школах не делают хорошего машинного обучения - вам будет сложно как сделать это там, так и поступить на исследовательские программы в другие университеты или институты (если ваш консультант там этого не знает, вас вряд ли примут).
Сообщества с открытым исходным кодом могут быть очень приветливы к участникам .
Тестировать и тестировать такой инструмент, как sklearn, непросто, и им наверняка понравится, что кто-то изучит эффективность реализованных методов и, возможно, предоставит некоторые улучшения (или, по крайней мере, основы для быстрого тестирования любого нового алгоритма или изменения).
Там есть значительное количество людей с академическим образованием, которые могут помочь вам с направлением исследований. Тем не менее, они не смогут дать вам кредиты колледжа (но вы можете найти кого-то в академических кругах, который мог бы написать письмо — возможно, ваш колледж может дать вам кредит, если проект курировался внешним академиком)
Безумный Джек
Эколог
Безумный Джек
Фабио Диас
Эколог