Fix

initiatives/awesome-open-source-to-try.md

@@ -1,27 +1,27 @@
-# Awesome open-source to try
+# Awesome Open-Source to Try
 
 Продвигать не-стандартные исследовательские проекты - непросто.
 Поэтому мы решили запустить инициативу по общественной поддержке многообещающих открытых проектов,
 имеющих отношение к ИИ и другим научным областям.
 
-Предлагается делиться информацией о этих проектах, пробовать их на своих задачах, поддерживать репостами. 
-Если проект понравился - поддержка мотивации авторов "звездочками" всячески рекомендуется.
+В чем суть:
+- Авторам проектов, которым нужна помощь в продвижении - предлагаем включить свой проект в список и описать его так, чтобы им захотелось воспользоваться.
+Основной критерий добавления - "проект, о котором его авторы могут рассказывать с гордостью".
 
-|  **Название**                                           |  **Авторы**                                                |  **Где почитать и посмотреть?**                                                                                                                                   |  **Где обсудить**                                                                              |  **                                              Описание                                              **  |  **                                                                                 Stars                                                                                 **  |
-| :-----------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | ---------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: |
-| [LightAutoML](https://github.com/sb-ai-lab/LightAutoML) | [Alexander Ryzhkov](https://github.com/alexmryzhkov) et al | [Описание](https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/771760/), <br> [туториал](https://ods.ai/tracks/automl-course-part1)                                   | [Канал](https://t.me/lightautoml) <br> [Чат](https://t.me/joinchat/sp8P7sdAqaU0YmRi)           | AutoML фреймворк для решения задач бинарной классификации, многоклассовой классификации и регресии         |                                                                                                                                                                               |
-| [FEDOT](https://github.com/aimclub/FEDOT)               | [Nikolay Nikitin](https://github.com/nicl-nno) et al       | [Описание](https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/558450/), <br> [примеры](https://habr.com/ru/users/itmo_nsslab/publications/articles/),                  |[Канал](https://t.me/NSSgroup), <br> [Чат](https://t.me/FEDOThhelpdesk)                        | AutoML фреймворк для решения задач автоматизированного моделирования и машинного обучения                  |                                                                                                                                                                               |
-| [BAMT](https://github.com/aimclub/BAMT)                 | [Irina Deeva](https://github.com/Anaxagor) et al           | [Описание](https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/566842/)                                                                                                | [Канал](https://t.me/NSSgroup)                                                                 | Фреймворк для анализа и моделирования данных с помощью Байесовских сетей                                   |                                                                                                                                                                               |
+- Участников сообщества - призываем пробовать инструменты на своих задачах, поддерживать распространение информации о них.
+Если проект понравился - поддержка мотивации авторов "звездочками" всячески рекомендуется.
 
-Добавления в таблицу можно делать через Pull Request. Для каждого обновления будет делаться анонс в
-нашем [чате](https://t.me/itmo_opensource).
+| **  **Название**                                           ** | **Описание**                                                                                        |   **Автор**                                                              |   **Разработчики о проекте**                                                                                                                                                                                         | **Пользователи о проекте**                                                                                                                                                     |   **Где обсудить**                                                                               |   **                                                                                 Stars                                                                                 **   |
+| :-----------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------: | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -----------------------------------------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: |
+| [LightAutoML](https://github.com/sb-ai-lab/LightAutoML)       | AutoML фреймворк для решения задач бинарной классификации, многоклассовой классификации и регрессии | [Alexander Ryzhkov](https://github.com/alexmryzhkov) et al / Sber AI Lab | [Описание на Хабре](https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/771760/), [туториал на ODS](https://ods.ai/tracks/automl-course-part1), [препринт](https://arxiv.org/abs/2109\.01528)                            | [Kaggle](https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e5/discussion/500700)                                                                                         | [Канал](https://t.me/lightautoml), [чат](https://t.me/joinchat/sp8P7sdAqaU0YmRi)                 |  <img src="https://img.shields.io/github/stars/sb-ai-lab/LightAutoML?style=for-the-badge&logoColor=black&logoSize=auto&label=%20&color=white" width="240" height="60"> |
+| [FEDOT](https://github.com/aimclub/FEDOT)                     | AutoML фреймворк для решения задач автоматизированного моделирования и машинного обучения           | [Nikolay Nikitin](https://github.com/nicl-nno) et al / ITMO              | [Описание на Хабре](https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/558450/), [примеры](https://habr.com/ru/users/itmo*nsslab/publications/articles/), [туториал](https://habr.com/ru/companies/vk/articles/703474/), [статья](https://doi.org/10\.1016/j.future.2021.08.022)     * | [Post](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/12/stress-detection-using-automl-fedot-framework/), [paper](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-16474-3_45) | [Канал](https://t.me/NSSgroup), [чат](https://t.me/FEDOThhelpdesk)                               |  <img src="https://img.shields.io/github/stars/aimclub/FEDOT?style=for-the-badge&logoColor=black&logoSize=auto&label=%20&color=white" width="240" height="60">        |
+| [BAMT](https://github.com/aimclub/BAMT)                       | Фреймворк для анализа и моделирования данных с помощью Байесовских сетей                            | [Irina Deeva](https://github.com/Anaxagor) et al / ITMO                  | [Описание на Хабре](https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/566842/), [статья](https://www.mdpi.com/2227-7390/11/2/343)                                                                                       | -                                                                                                                                                                              | [Канал](https://t.me/NSSgroup)                                                                   | <img src="https://img.shields.io/github/stars/aimclub/BAMT?style=for-the-badge&logoColor=black&logoSize=auto&label=%20&color=white" width="240" height="60">                 |
 
-Критерий для включения в таблицу - "проект, о котором его авторы могут  рассказывать с гордостью".
+Добавление проектов в таблицу происходит через Pull Request. Анонс обновлений будет делаться в  нашем [чате](https://t.me/itmo_opensource).
 
-Принимается во внимание имеющийся задел по "само-популяризацизации" проекта (статьи/туториалы/etc), 
-число уже имеющихся звезд или других подтверждений востребованности, наличие активности в репозитории (не далее 3-х
-месяцев). Мейнтейнеры проектов из списка должны быть готовы рецензировать PR-ы, отвечать на issues и в целом взаимодействовать с заинтересованными пользователями.
-Участвовать могут и проекты, создаваемые в компаниях, и личные проекты от конкретных разработчиков.
+При принятии решения принимается во внимание имеющийся задел по популяризацизации проекта (статьи/туториалы/etc), 
+число уже имеющихся звезд или других подтверждений востребованности, наличие активности в репозитории. Мейнтейнеры проектов из списка должны быть готовы рецензировать PR-ы, отвечать на issues и в целом взаимодействовать с заинтересованными пользователями.
+Участвовать могут и проекты, создаваемые в компаниях, и пет-проекты от конкретных разработчиков - но мы фокусируемся в первую очередь на личностях авторов, а не на корпорациях.
 
 Основные участники инициативы: