प्रैक्टिकम 1: पेपर replication और reproducible research workflow
पहला रिसर्च अनुभव: एक साइंटिफ़िक पेपर को शुरू से अंत तक reproduce करना
MF
मिखाइल फ़ादिन
कोर्स के बारे में
स्टूडेंट्स एक वास्तविक ML पेपर (NeurIPS/ICML/ICLR स्तर का) चुनते हैं और उसके परिणामों को एक reproducible workflow के तहत reproduce करते हैं। यह प्रैक्टिकम लिटरेचर के आलोचनात्मक अध्ययन, प्रयोगों के आयोजन और कोड को एक रिसर्च आर्टिफ़ैक्ट के रूप में प्रस्तुत करने का कौशल विकसित करता है। परिणामस्वरूप एक सार्वजनिक रिपॉज़िटरी तैयार होती है जिसमें notebook, विचलनों (deviations) पर एक रिपोर्ट, और मूल पेपर की methodology पर एक रिफ़्लेक्शन शामिल होता है।
आप क्या सीखेंगे
✓प्रकाशित ML पेपर के मुख्य परिणामों को दर्ज किए गए विचलनों (documented deviations) सहित reproduce करना
✓reproducible research के मानकों के अनुसार प्रोजेक्ट व्यवस्थित करना (environment, versioning, seed management)
✓मूल लेखकों के methodological निर्णयों के विश्लेषण सहित एक तकनीकी रिपोर्ट तैयार करना
मुख्य विषय
•ML पेपर्स का आलोचनात्मक अध्ययन: Methods सेक्शन की संरचना
•Reproducible workflow: seeds, environments, data versioning
•साइंटिफ़िक कोड के लिए Git और DVC
•मूल पेपर से विचलनों (deviations) का दस्तावेज़ीकरण
•परिणामों की प्रस्तुति: टेबल्स, ablation-study ग्राफ़्स
•कंप्यूटेशनल संसाधनों (GPU cluster) का बुनियादी उपयोग
यह विवरण स्वतः जनरेट किया गया है और अभी तक किसी फ़ैकल्टी सदस्य द्वारा जाँचा नहीं गया है — यह चर्चा हेतु एक ड्राफ़्ट है।