MACHINE LEARNING PROJECT GRADUATE THESIS STRUCTURE AND FORMAT

 A typical structure for a machine learning graduate thesis format would be

preface

This section will give an overview of the exploration problem, explain the provocation for the study, and outline the exploration questions that the design aims to answer.

Literature Review

This section will give a comprehensive review of the applicable literature related to the exploration problem. It'll describe the state- of- the- art ways and styles for working the problem and explain how the proposed approach fits within the environment of being work.

Methodology

This section will explain the specialized details of the proposed approach, including the choice of data, the preprocessing way, the point engineering styles, the model selection and optimization, and the evaluation criteria .

Results

This section will describe the experimental results attained using the proposed approach. It'll present the quantitative and qualitative analysis of the model's performance, and compare it with the state- of- the- art styles.

Discussion

This section will give a critical analysis of the results attained, pressing the strengths and limitations of the proposed approach. It'll also suggest unborn directions for exploration and advancements to the proposed approach.

Conclusion

This section will epitomize the main benefactions of the study, and give an overall conclusion on the effectiveness of the proposed approach.

References

This section will give a list of all the sources cited in the thesis.

supplements

This section will include any supplementary material similar as source law, experimental setup details, and fresh analysis that's applicable to the study.