Анализ страницы https://ml.cmu.edu/research/phd-dissertations
Основное Готовность: 75%
Домен
ml.cmu.edu
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 28.03.2027 17:51:51.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,91сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,91сек оптимальна.
Объем документа
132Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Тег html в документе встречается 4 раза. Это некорректно и лучше исправить.
Тег body в документе встречается 4 раза. Это некорректно и лучше исправить, т.к. по правилам HTML в документе он должен встречаться только один раз.
Объем html-документа 132Кб оптимален.
Ресурсы
Ресурсы: 9
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 9 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /css/main-1772247203.css | |
| stylesheet | /css/fa/css/all-1787234574.css | |
| stylesheet | /css/fa/css/v4-shims-1787234574.css | |
| js | https://code.jquery.com/jquery-3.4.1.min.js | |
| js | text/javascript | /js/main-rs-hnav-1772242788.js |
| js | text/javascript | /js/main-rs-vnav-1772242789.js |
| js | text/javascript | /js/main-people-1772242787.js |
| js | text/javascript | /js/main-datatables.min-1772242783.js |
| js | text/javascript | /js/main-1772242786.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 4
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 4шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Thu, 20 Aug 2026 14:15:49 GMT |
| Server | Apache/2.4.37 |
| X-Powered-By | PHP/8.2.32 |
| Transfer-Encoding | chunked |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
Apache
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере Apache.
Мета-теги Готовность: 68%
Title
Ph.D. Dissertations
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Дублей словоформ в title не найдено.
Число символов в title 45 оптимально (норма: от 40 до 45).
Description
PhD Dissertations
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 17, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
https://ml.cmu.edu/research/phd-dissertations
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,viewport-fit=cover
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 5
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | article |
| og:url | https://ml.cmu.edu/research/phd-dissertations |
| og:title | Ph.D. Dissertations - Machine Learning - CMU - Carnegie Mellon University |
| og:description | PhD Dissertations |
| og:image | https://ml.cmu.edu/site-images/logo-mld-2025.png |
Все мета-теги
Кол-во: 11
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 11шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,viewport-fit=cover |
| name | description | PhD Dissertations |
| name | twitter:url | https://ml.cmu.edu/research/phd-dissertations |
| name | twitter:title | Ph.D. Dissertations - Machine Learning - CMU - Carnegie Mellon University |
| name | twitter:description | PhD Dissertations |
| name | twitter:image | https://ml.cmu.edu/site-images/logo-mld-2025.png |
| property | og:type | article |
| property | og:url | https://ml.cmu.edu/research/phd-dissertations |
| property | og:title | Ph.D. Dissertations - Machine Learning - CMU - Carnegie Mellon University |
| property | og:description | PhD Dissertations |
| property | og:image | https://ml.cmu.edu/site-images/logo-mld-2025.png |
Оптимизация Готовность: 40%
Структура
Есть ошибки
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Найдено более 1 тега <html> и <body>. Проверьте структуру html-документа и устраните лишние теги html/body!
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 226 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 22 достаточно.
Кол-во знаков контента 21484 на странице оптимально.
Кол-во слов 2842 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
Тошнота
10,91
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
6,90%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| learning | 119 | 4,19% |
| machine | 52 | 1,83% |
| models | 21 | 0,74% |
| towards | 17 | 0,60% |
| statistical | 16 | 0,56% |
| methods | 15 | 0,53% |
| neural | 13 | 0,46% |
| applications | 13 | 0,46% |
| modeling | 12 | 0,42% |
| inference | 12 | 0,42% |
| networks | 12 | 0,42% |
| information | 9 | 0,32% |
| systems | 9 | 0,32% |
| algorithms | 9 | 0,32% |
| computational | 9 | 0,32% |
| language | 9 | 0,32% |
| efficient | 9 | 0,32% |
| dynamics | 9 | 0,32% |
| probabilistic | 9 | 0,32% |
| making | 8 | 0,28% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 313 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 221
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 221 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
На странице присутствуют внутренние ссылки с пустым анкором: 4!
На странице присутствуют изображения 1.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /about/index |
About
|
|
| /academics/index |
Academics
|
|
| /research/index |
Research
|
|
| /people/index |
People
|
|
| /honors-and-awards/index |
Honors and Awards
|
|
| /resources/index |
Resources
|
|
| /join-us/index |
Join Us
|
|
| /index |
Home
|
|
| /research/index |
Research
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/ssokota_ml_phd_thesis_2026-copy.pdf |
Learning, Planning, and Communicating Under Information Constraints
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/junhongs_mld_phd_thesis_2026.pdf |
<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/ananyea_ml_phd_thesis_2026.pdf |
Generalist Robot Control via In-Context Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/junhongs_mld_phd_thesis_2026.pdf |
<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/vchen2_ml_phd_thesis_2026.pdf |
Designing AI Systems for Human-AI Collaboration
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/junhongs_mld_phd_thesis_2026.pdf |
<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/kbaek_ml_phd_thesis_2026-copy.pdf |
Prediction and Learning Algorithms for Robustness in the Wild
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/junhongs_mld_phd_thesis_2026.pdf |
<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/dylansam_ml_phd_thesis.pdf |
Towards Safer and Understandable AI Systems
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/junhongs_mld_phd_thesis_2026.pdf |
<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/Song,-Deying-NC+ML.pdf |
Computational approaches to neural circuit mechanisms across scales
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/junhongs_mld_phd_thesis_2026.pdf |
<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/junhongs_mld_phd_thesis_2026.pdf |
<span style="text-decoration: underline;"><span></span></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/chepingt_mld_phd_thesis_2026.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/chepingt_mld_phd_thesis_2026.pdf |
Towards Theoretical Foundations for Explainable Machine Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/junhongs_mld_phd_thesis_2026.pdf |
Navigating Through Heterogeneous Data: Building AI Systems for Diverse Data Types, Domains, and Complexities<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/sachingo_mld_phd_thesis_2025.pdf |
From scaling efficiently to re-thinking pretraining of foundation models<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/tyan2_phd_mld_thesis_2025-3.39.22PM.pdf |
Machine Learning for Our Multi-agentic World<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/yuchenl4_mld_phd_thesis_2025.pdf |
Mathematical Foundations of Data-Training-Inference Interaction in Language Modeling <span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/juyongk_mld_phd_thesis_2025-3.40.22PM.pdf |
Learning with Auxiliary Information: from Language to Tables <span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/pratyus2_phd_mld_thesis_2025.pdf |
Responsible and Efficient Use of Web-Scale Data for Training Foundation Models<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/ioguntol_phd_mld_2025.pdf |
<span></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/ioguntol_phd_mld_2025.pdf |
<span>Theory of Mind in Multi-Agent Systems</span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/renatomp_phd_ml_2025.pdf |
<span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/renatomp_phd_ml_2025.pdf |
<span>Incorporating Search in Learning and Inference</span><span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/yidingji_phd_mld_2025.pdf |
<span>Quantifying, Understanding, and Improving Generalization in Deep Learning</span><span style="text-decoration: underline;"><br></span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/donkurid_phd_ml_2025.pdf |
Efficient Machine Learning in Dynamic Environments
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/Sarch_Gabriel_Thesis_NC+ML_2025.pdf |
Goal-Driven Reasoning for Autonomous Agents
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/yushal_phd_MLD_2025.pdf |
<span style="text-decoration: underline;">Advancing Bandit Optimization for Generalized Structures: Algorithms and Theory</span>
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/youngsec_phd_mld_2025.pdf |
Methods for Calibrated Uncertainty Quantification and Understanding its Utility
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/tye2_phd_ml_2025.pdf |
Learning to Reason: Intuition Formation in Language Models
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/runlianl_phd_mld_2025.pdf |
Toward Principled Gradient Computation under Practical Constraints
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/zhilif_phd_mld_2025.pdf |
Leveraging Information Theoretic Tools For Foundation Model Analysis
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/keeganh_phd_mld_2025-1.pdf |
Incentives, Information, and Uncertainty in Data-Driven Decision Making
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/oneopane_phd_mld_2025.pdf |
Advanced in Interactive Learning: Alternative Feedback Mechanisms and Adaptive Causal
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/oneopane_phd_mld_2025.pdf |
Inference
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/smilani_phd_mld_2025.pdf |
Human-Centered Reinforcement Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/phd_thesis_final_cigoe.pdf |
Efficient Bayesian Experimental Design with Deep Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/soyeonm_phd_mld_2025.pdf |
Building Situated Agents
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/jinhongd_phd_sta_2025.pdf |
Towards Reliable and Robust Causal Inference with High-dimensional Outcomes
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/shengyua_phd_mld_2025.pdf |
<span style="text-decoration: underline;">Advancing Privacy for Large Scale Machine Learning Systems and Models</span>
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/lmassera_phd_sta_2025.pdf |
Trustworthy Scientific Inference With Machine Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/thesis_steed_ryan.pdf |
Evaluating Algorithmic Systems for Privacy and Accountability
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/acl2_phd_mld_2025.pdf |
Generalization Through Richer Supervision
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/tmarwah_phd_mld_2025.pdf |
Towards Theoretical and Empirical Foundations of Machine Learning for Differential Equations
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/arundhat_phd_mld_2025.pdf |
Learning Based Approaches to Practical Challenges in Multi-Agent Active Search
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/thesis_apokle.pdf |
Deep Equilibrium Models and Diffusion Models in Practice: Methods for Improving Efficiency
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/molarinr_phd_sds_ml_2024.pdf |
Fast Decoding of Functional Architecture in Large Neuronal Networks Over Small Time Scales
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/thesis_euxhen_hasanaj.pdf |
Machine Learning Strategies for Biomarker Discovery: A Senescence Case Study
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/rschmuck_phd_mld-2024.pdf |
Sequence-Modeling for Assessments and Interventions in Intelligent Tutoring Systems
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/dhruvm_phd_mld_2024.pdf |
Efficient Learning and Decision Making in Environments With Structured Uncertainty
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/shkarp_phd_mld_2024.pdf |
Adapting to Structure and Using Structure to Adapt: Toward Explaining the Success of Modern Deep Learning
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis-andrew-luo.pdf |
Computational Exploration of Higher Visual Selectivity in the Human Brain
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/bingbinl_phd_mld_2024.pdf |
Guiding Machine Learning Design With Insights From Simple Sandboxes
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/final_thesis_zhou_chenghui.pdf |
Generative Models for Structured Discrete Data With Application to Drug Discovery
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/PhD_Thesis.pdf |
The Dynamics of Optimization in Deep Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/kartik_phd_mld_2024.pdf |
New Perspectives on Optimization: Combating Data Poisoning, Solving Euclidean Optimization and Learning Minimax Optimal Estimators
|
|
| /research/thesis-luo-andrew.pdf |
Computational Exploration of Higher Visual Selectivity in the Human Brain
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/arish_alreja_phd_thesis.pdf |
The Neurodynamic Basis of Real World Face Perception
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis-zhao-lingxiao-signature-page-removed.pdf |
Towards More Powerful Graph Representation Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/sgarg2_mld_phd_2024.pdf |
Robust Machine Learning: Detection, Evaluation and Adaptation Under Distribution Shift
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/ekr_phd_mld_2024.pdf |
Understanding, Formally Characterizing, and Robustly Handling Real-World Distribution Shift
|
|
| /research/cchallu_phd_mld_2024.pdf |
Representing Time: Towards Pragmatic Multivariate Time Series Modeling
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/pliang_phd_mld_20241.pdf |
Foundations of Multisensory Artificial Intelligence
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/ichar_phd_mld_2024.pdf |
Advancing Model-Based Reinforcement Learning with Applications in Nuclear Fusion
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/jtyo_phd_mld_2024.pdf |
Learning Models that Match
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/thesis_rastogi_charvi.pdf |
Improving Human Integration across the Machine Learning Pipeline
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/hlzhou_phd_mld_2023.pdf.pdf |
Reliable and Practical Machine Learning for Dynamic Healthcare Settings
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/arumack_phd_mld_2023.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis_tian_jinjin.pdf |
Advances in Statistical Gene Networks
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/chiragg_phd_mld_2023.pdf |
Post-Hoc Calibration Without Distributional Assumptions
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis_nakpinar_phd_sta_2023.pdf |
The Role of Noise, Proxies, and Dynamics in Algorithmic Fairness
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/scaldasr_phd_mld_2023.pdf |
Collaborative Learning by Leveraging Siloed Data
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/arumack_phd_mld_2023.pdf |
Modeling Epidemiological Time Series
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/leqil_phd_mld_2023.pdf |
Human-Centered Machine Learning: A Statistical and Algorithmic Perspective
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis_apodkopa_phd_sta_2023.pdf |
Uncertainty Quantification Under Distribution Shifts
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/thesis_eysenbach.pdf |
Probabilistic Reinforcement Learning: Using Data to Define Desired Outcomes, and Inferring How to Get There
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis_yojoongc_phd_stat_2023.pdf |
Comparing Forecasters and Abstaining Classifiers
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis_wang_aria.pdf |
Using Task Driven Methods to Uncover Representations of Human Vision and Semantics
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis-shekhar-shubhranshu.pdf |
Data-driven Decisions — An Anomaly Detection Perspective
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/kdgutier_phd_mld_2023.pdf |
Applied Mathematics of the Future
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/jkim_phd_scs_2023.pdf |
Methods and Applications of Explainable Machine Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/haitians_phd_mld_2023.pdf |
Neural Reasoning for Question Answering
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis_coston_amanda.pdf |
Principled Machine Learning for Societally Consequential Decision Making
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis-wang-maxwell.pdf |
Long Term Brain Dynamics Extend Cognitive Neuroscience to Timescales Relevant for Health and
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/thesis-wang-maxwell.pdf |
Physiology
|
|
| /research/joint_phd_dissertations/davidzha_phd_stat_2023.pdf |
Calibrated Conditional Density Models and Predictive Inference via Local Diagnostics
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/gdplumb_phd_mld_2022.pdf |
Towards an Application-Based Pipeline for Explainability
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/cjyeh_phd_mld_2022.pdf |
Objective Criteria for Explainable Machine Learning
|
|
| /research/phd-dissertation-pdfs/istelmak_phd_mld_2022.pdf |
Making Scientific Peer Review Scientific
|
|
| /research/pnp1_phd_statml_2022.pdf |
Facets of Regularization in High-Dimensional Learning:
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 94
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 94 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице присутствуют внешние ссылки с пустым анкором: 1!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| cs.cmu.edu |
<img alt="CMU School of Computer Science Logo" src="https://ml.cmu.edu/site-images/scs-logo-black.png"><span class="invisible">Carnegie Mellon University School of Computer Science</span>
|
| givenow.cmu.edu |
Give
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Learning Gene Networks Underlying Clinical Phenotypes Under SNP Perturbations From Genome-Wide Data
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Anytime Prediction and Learning for the Balance Between Computation and Accuracy
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Statistical and Computational Properties of Some "User-Friendly" Methods for High-Dimensional Estimation
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Nonparametric Methods With Total Variation Type Regularization
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
New Advances in Sparse Learning, Deep Networks, and Adversarial Learning: Theory and Applications
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Gradient Descent for Non-Convex Problems in Modern Machine Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Selective Data Acquisition in Learning and Decision Making Problems
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Anomaly Detection in Graphs and Time Series: Algorithms and Applications
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Tuning Hyperparameters Without Grad Students: Scaling up Bandit Optimisation
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Teaching Machines to Classify From Natural Language Interactions
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Representation Learning @ Scale
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Diversity-Promoting and Large-Scale Machine Learning for Healthcare
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Distribution and Histogram (DIsH) Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
<span style="font-family: Helvetica, Arial, sans serif;">Stress Detection for Keystroke Dynamics</span>
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Efficient Methods for Prediction and Control in Partially Observable Environments
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Learning With Staleness
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
<span style="font-family: Helvetica, Arial, sans\ serif;">New Paradigms and Optimality Guarantees in Statistical Learning and Estimation</span>
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Dynamic Question Ordering: Obtaining Useful Information While Reducing User Burden
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
New Optimization Methods for Modern Machine Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Active Search With Complex Actions and Rewards
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Why Machine Learning Works
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Expressive Collaborative Music Performance via Machine Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Supervision Beyond Manual Annotations for Learning Visual Representations
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Exploring Weakly Labeled Data Across the Noise-Bias Spectrum
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Optimizing Optimization: Scalable Convex Programming With Proximal Operators
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Discovering Compact and Informative Structures Through Data Partitioning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
The Time and Location of Natural Reading Processes in the Brain
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
<span href="http://reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/ml2015/CMU-ML-15-102.pdf" target="_blank">Shape-Constrained Estimation in High Dimensions<strong><strong><br></strong></strong></span>
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
<span href="http://reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/ml2015/CMU-ML-15-102.pdf" target="_blank"></span>
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Spectral Probabilistic Modeling and Applications to Natural Language Processing
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Computational and Statistical Advances in Testing and Learning<strong><br></strong>
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Пустой анкор
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Corpora and Cognition: The Semantic Composition of Adjectives and Nouns in the Human Brain
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Learning Statistical Features of Scene Images
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Towards Scalable Analysis of Images and Videos
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Statistical Text Analysis for Social Science
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Modeling Large Social Networks in Context
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Semi-Cooperative Learning in Smart Grid Agents
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
On Learning From Collective Data
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Exploiting Non-Sequence Data in Dynamic Model Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Mathematical Theories of Interaction With Oracles
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Cortical Spatiotemporal Plasticity in Visual Category Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Short-Sighted Probabilistic Planning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Statistical Models and Algorithms for Studying Hand and Finger Kinematics and Their Neural Mechanisms
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Approximation Algorithms and New Models for Clustering and Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Uncovering Structure in High-Dimensions: Networks and Multi-Task Learning Problems
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Learning With Sparsity: Structures, Optimization and Applications
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
GraphLab: A Distributed Abstraction for Large Scale Machine Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Graph Structured Normal Means Inference
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Probabilistic Models for Collecting, Analyzing, and Modeling Expression Data
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Learning Large-Scale Conditional Random Fields
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
New Statistical Applications for Differential Privacy
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Parallel and Distributed Systems for Probabilistic Reasoning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Spectral Approaches to
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
L
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
earning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Predictive Representations
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Attribute Learning Using Joint Human and Machine Computation
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Statistical Methods for Studying Genetic Variation in Populations
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Data Mining Meets HCI: Making Sense of Large Graphs
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Learning With Limited Supervision by Input and Output Coding
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Target Sequence Clustering
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Nonparametric Learning in High Dimensions
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Structural Analysis of Large Networks: Observations and Applications
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Modeling Purposeful Adaptive Behavior with the Principle of Maximum Causal Entropy
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Tractable Algorithms for Proximity Search on Large Graphs
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Rare Category Analysis
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Coupled Semi-Supervised Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Fast Algorithms for Querying and Mining Large Graphs
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Efficient Matrix Models for Relational Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Exploiting Domain and Task Regularities for Robust Named Entity Recognition
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Theoretical Foundations of Active Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Generalized Learning Factors Analysis: Improving Cognitive Models With Machine Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Detecting Patterns of Anomalies
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Dynamics of Large Networks
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Computational Methods for Analyzing and Modeling Gene Regulation Dynamics
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Stacked Graphical Learning
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Actively Learning Specific Function Properties with Applications to Statistical Inference
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Approximate Inference, Structure Learning and Feature Estimation in Markov Random Fields
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
<span>Scalable Graphical Models for Social Networks</span>
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Measure Concentration of Strongly Mixing Processes with Applications
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
Tools for Graph Mining
|
| reports-archive.adm.cs.cmu.edu |
<span>Automatic Discovery of Latent Variable Models</span>
|
| cmu.edu |
<image id="rsLogo" src="https://ml.cmu.edu/site-images/cmu-wordmark-horizontal-w.png"></image><!-- //cs.cmu.edu/site-images/cmu-wordmark-horizontal-w.png -->
|
| cs.cmu.edu |
<strong>School of Computer Science</strong>
|
| cmu.edu |
Legal Info
|
| facebook.com |
<span class="fa-brands fa-facebook fa-lg"><span class="invisible">Facebook</span></span>
|
| twitter.com |
<span class="fa-brands fa-x-twitter fa-lg"><span class="invisible">Twitter</span></span>
|
| linkedin.com |
<span class="fa-brands fa-linkedin fa-lg"><span class="invisible">LinkedIn</span></span>
|
| youtube.com |
<span class="fa-brands fa-youtube fa-lg"><span class="invisible">Machine Learning YouTube</span></span>
|
| https://www.qatar.cmu.edu |
Qatar Campus
|
| cmu.edu |
Silicon Valley Campus
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://ml.cmu.edu/research/phd-dissertations готова к продвижению на 46%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: