Рецензии
Рецензия на проект "Изучение коррозии магния с использованием методов машинного обучения" Ростислава Аксёнова.
Рецензент: Чикадзе Т.Г., преподаватель программирования, анализа данных, биоинформатики и машинного обучения ГБОУ СОШ №225 Адмиралтейского района Санкт-Петербурга.
Проект посвящён актуальной теме — исследованию коррозии магния с помощью machine learning, что важно для развития биоразлагаемых имплантатов. Работа включает обзор ключевых современных статей, экспериментальную часть и аналитическую с использованием ML.
Структура логична: введение чётко формулирует проблему и цели, далее обзор литературы описывает фундаментальные и прикладные аспекты коррозии магния, включая применение методов ML. Экспериментальная часть подробно описывает подготовку образцов, ультразвуковую обработку и анализ XRD. На основе этих данных сформирован датасет для ML.
Выбор модели — линейная регрессия — корректен при небольшом объёме данных. Метрики (RMSE=5.74, MAE=4.45) указывают на базовый уровень точности, при этом автор справедливо отмечает необходимость расширения данных и использования сложных моделей для повышения качества. Применены современные библиотеки Python (numpy, pandas, sklearn, matplotlib), а анализ влияния признаков полезен.
Автор достиг ключевых задач: проведены эксперименты, создан датасет, обучена модель и проанализированы результаты. Ультразвуковая обработка существенно влияет на скорость коррозии. Указана сложность ручного перевода данных в цифровой формат — целесообразна автоматизация.
Рекомендации: увеличить объём данных, использовать расширенные модели (градиентный бустинг, нейросети), учитывать шумы и вариабельность экспериментов. В обзоре литературы желателен более глубокий критический анализ.
Проект демонстрирует хорошие знания в химии и ML, имеет самостоятельный характер и ценен для биоматериалов и ML. Рекомендуется для положительной оценки с оговоркой на дальнейшее развитие и улучшение моделей и данных.