Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

'''Заведующий кафедрой''' — лауреат Ленинской премии, академик РАН, д.ф.-м.н., профессор [[Журавлев, Юрий Иванович|Юрий Иванович Журавлёв]] {{TOCright}} Кафедра была создана в 1997 году. Кафедра готовит специалистов по анализу данных, распознаванию и прогнозированию в технике, экономике, социологии, биологии и т. п. с использованием современных математических методов, программных и компьютерных систем. В процессе обучения студенты получают фундаментальное образование в таких областях математики, как современная алгебра, математическая логика, дискретная и комбинаторная математика, математическое моделирование, диагностика сложных систем, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, прогнозирование, прикладная статистика, математические модели искусственного интеллекта, распознавание образов, обработка и анализ изображений. В рамках специального практикума студенты получают навыки работы с современными базами данных и знаний, овладевают современными языками и методами программирования, приобретают опыт решения прикладных задач. Кафедра готовит научных работников, преподавателей колледжей и высшей школы, специалистов по разработке и применению математических методов для решения таких задач, как, например, прогнозирование месторождений полезных ископаемых, землетрясений, свойств химических соединений, техногенных и социальных катастроф и кризисов, развития экономических и политических ситуаций, и т. п. В 2001 году был создан филиал кафедры на базе Института математических проблем биологии РАН в г. Пущино, в котором студенты старших курсов участвуют в решении фундаментальных и прикладных проблем в области биоинформатики. Производственную практику студенты проходят в научно-исследовательских институтах РАН, участвуя, в том числе, в работах по грантам [[РФФИ]], и компаниях, специализирующихся в анализе данных и машинном обучении (например, в компании [[Форексис]]). Многие студенты, имеющие склонность к научной деятельности, получают первые самостоятельные результаты уже к четвертому-пятому году обучения, публикуются в научных журналах и после получения диплома продолжают обучение в аспирантуре кафедры. ==Доска объявлений== ===[[Доска объявлений]]=== *''Кафедра Математических методов прогнозирования'' Спецкурс (продолжение) * "'''Логический анализ данных в распознавании'''" читает д.ф.-м.н. Е. В. Дюкова. Первая лекция состоится 1 марта (понедельник) в '''16:20''' ауд. '''637''' * Будет продолжено изучение вопросов эффективного применения комбинаторно-логических методов для синтеза распознающих процедур. Будет рассмотрены подходы к оценке вычислительной сложности алгоритмов и качества решения прикладных задач. Первая часть спецкурса была в основном посвящена изложению общих принципов конструирования логических процедур распознавания. По спецкурсу есть учебное пособие (www.ccas.ru/frc), в котором кратко изложены вопросы логического анализа данных в распознавании, рассматриваемые в спецкурсе. Спецкурс рассчитан на студентов '''2-5''' курсов. Студенты '''3-5''' курсов приглашаются также на спецсеминар "'''Логические модели распознавания'''", проводимый под руководством д.ф.-м.н. ''Дюковой Е.В.'' *''Кафедра математических методов прогнозирования'' Спецсеминар * "'''Байесовские методы машинного обучения'''" (рук. н.с., к.ф. - м.н. ''Д.П. Ветров'') *Будет проходить по средам в '''18:20''' в ауд. '''582'''. Первое заседание в весеннем семестре состоится 10 февраля. Принять участие в работе спецсеминара приглашаются студенты '''2'''-го курса, желающие распределиться на ММП и участвовать в работе данного спецсеминара на старших курсах. *''Кафедра математических методов прогнозирования'' Студенты '''517''' гр. прослушивают курс «'''Современные проблемы прикладной информатики'''» вместе с '''1'''-ым потоком (курс «'''Суперкомпьютерные вычисления'''» с практикумом). Начало занятий '''1 марта'''. *''Кафедра математических методов прогнозирования'' Спецкурс *«'''Теория надёжности обучения по прецедентам'''» (пятница,'''16:20–17:55''',ауд.'''606''',начиная с 12 февраля) (к.ф.-м.н. ''Константин Вячеславович Воронцов'') vokov@forecsys.ru, http://www.ccas.ru/voron *Спецкурс знакомит студентов с современным состоянием теории вычислительного обучения (computational learning theory, COLT), исследующей проблему качества восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Родоначальниками этой теории были советские математики В. Н. Вапник и А. Я. Червоненкис. В 80-е годы эта теория получила широкую мировую известность, и в настоящее время развивается очень активно, главным образом, за рубежом. Один из основных вопросов COLT — как количественно оценить способность алгоритмов классификации и прогнозирования обобщать эмпирические факты. В каких случаях можно утверждать, что общие закономерности, выявленные по частным прецедентам, не окажутся «кажущимися», «предрассудками»? Как избежать переобучения — ситуации, когда ответы алгоритма слишком точны на обучающей выборке, но недостаточно точны на новых данных, которые не были известны в момент обучения? Как управлять обобщающей способностью алгоритма на стадии его построения? Эти и другие смежные вопросы рассматриваются в данном спецкурсе. В этом семестре: *Слабая вероятностная аксиоматика, задачи эмпирического предсказания и проверки гипотез. *Точные комбинаторные оценки вероятности переобучения модельных семейств алгоритмов. *Профиль компактности выборки и отбор опорных объектов в методе ближайшего соседа. *Профиль монотонности выборки и монотонные корректирующие операции. *Современные теории обобщающей способности: радемахеровская и гауссовская сложность; PAC-байесовская теория стохастических классификаторов, shell-оценки Лангфорда. На спецсеминарах (пятница, 1805–1930, ауд.606, начиная с 12 февраля) будут обсуждаться дипломные и курсовые работы студентов, открытые проблемы теории вычислительного обучения, прикладные задачи интеллектуального анализа данных (классификации, прогнозирования, поиска закономерностей), в том числе на основе реальных проектов компании Forecsys: *Задачи кредитного скоринга, предсказания оттока клиентов, медицинской диагностики. *Распределенная система «Полигон алгоритмов классификации». *Задачи анализа клиентских сред и коллаборативной фильтрации. *Задачи прогнозирования объёмов продаж в сетях супермаркетов. Дополнительная информация: www.machinelearning.ru/wiki, страницы '''«Участник:Vokov»''' и '''«Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, ''К.В. Воронцов'')»''' == Кафедральные курсы == === Для студентов 3 курса === * [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|Математические методы распознавания образов]], [[Участник:Vokov|{{S|К. В. Воронцов}}]] * Спецкурс [[Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)|Теория надёжности обучения по прецедентам]], [[Участник:Vokov|{{S|К. В. Воронцов}}]] * [[Прикладная алгебра (часть I)]], [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]] * [[Алгоритмы, модели, алгебры]], [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]] * Спецкурс [[Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2009)|Байесовские методы машинного обучения]], [[Участник:Dmitry Vetrov|{{S|Д. П. Ветров}}]] === Для студентов 4 курса === * [[Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008|Практикум]], [[Участник:AIM|А. И. Майсурадзе]] * Спецкурс [[Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)|Структурные методы анализа изображений и сигналов]], [[Участник:Dmitry Vetrov|{{S|Д. П. Ветров}}]] === Для студентов 5 курса === * [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)|Прикладной статистический анализ данных]], [[Участник:Vokov|{{S|К. В. Воронцов}}]] == Спецсеминары кафедры == * [[Алгебрологические методы в задачах классификации и прогнозирования]] академик РАН, д.ф.-м.н., профессор [[Журавлев, Юрий Иванович|Юрий Иванович Журавлёв]] * [[Проблемно-ориентированные схемы распознавания]], чл.-корр. РАН, проф. [[Рудаков, Константин Владимирович|Рудаков Константин Владимирович]], доц., к.ф.-м.н. [[Участник:Yury Chekhovich|Чехович Юрий Викторович]] * [[Проблемы обобщающей способности алгоритмов классификации, регрессии и прогнозирования]] доц., к.ф.-м.н. [[Участник:Vokov|Воронцов Константин Вячеславович]] * [[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|Байесовские методы машинного обучения]] н.с., к.ф.-м.н. [[Участник:Dmitry Vetrov|Ветров Дмитрий Петрович]] * [[Анализ и оценивание информации представленной в виде изображений]] доц., к.ф.-м.н. Гуревич И. Б., * [[Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании"|Новые методы в распознавании образов и прогнозировании]] доц., к.ф.-м.н. Гуров С. И., * [[Спектральные методы в задачах математической биологии]] проф., д.т. н. Дедус Ф. Ф., * [[Вычислительные задачи математической биологии и биофизики]] доц., к.ф.-м.н. Махортых С. А., доц., к.ф.-м.н. Панкратов А. Н. * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей]] доц., д.ф.-м.н [[Участник:Dj|Дьяконов Александр Геннадьевич]] * [[Логические модели распознавания]] доц., д.ф.-м.н. [[Участник:Djukova|Дюкова Е. В.]] * [[Комбинаторные основы теории информации]] проф., д.ф.-м.н. Леонтьев В. К. * [[Анализ данных в метрических пространствах]] доц., к.ф.-м.н. [[Участник:AIM|Майсурадзе Арчил Ивериевич]] * [[Дискретно-непрерывные преобразования изображений в задачах распознавания]] проф., д.т. н. [[Участник:Mest|Местецкий Л. М.]], * [[Практические алгоритмы и системы распознавания и классификации]] доц., д.ф.-м.н. Рязанов В. В., * [[Стохастические методы прогнозирования]] вед.н.с., [[Участник:A.shurygin|д.т. н. Шурыгин А. М.]] == Преподаватели == * [[Участник:Dmitry Vetrov|Ветров Дмитрий Петрович]], к.ф.-м.н. * [[Участник:Vokov|Воронцов Константин Вячеславович]], к.ф.-м.н. * Гуревич Игорь Борисович, к.ф.-м.н. * Гуров Сергей Исаевич, к.ф.-м.н. * Дедус Флоренц Фёдорович, профессор * [[Участник:Dj|Дьяконов Александр Геннадьевич]], д.ф.-м.н. * [[Участник:Djukova|Дюкова Елена Всеволодовна]], д.ф.-м.н. * [[Журавлев, Юрий Иванович|Журавлёв Юрий Иванович]], академик РАН, зав.каф. * Леонтьев Владимир Константинович, д.ф.-м.н., профессор * [[Участник:AIM|Майсурадзе Арчил Ивериевич]], к.ф.-м.н. * Махортых Сергей Александрович, к.ф.-м.н. * [[Участник:Mest|Местецкий Леонид Моисеевич]], д.т. н., профессор * Панкратов Антон Николаевич, к.ф.-м.н. * [[Рудаков, Константин Владимирович|Рудаков Константин Владимирович]], член-корреспондент РАН * Рязанов Владимир Васильевич, д.ф.-м.н., академик РАЕН * [[Участник:Yury Chekhovich|Чехович Юрий Викторович]], к.ф.-м.н. * [[Участник:A.shurygin|Шурыгин Александр Михайлович]], д.т. н. == Ссылки == * [http://cs.msu.su/faculty/structure/departments/mmf.html http://cs.msu.su] — страница кафедры на сайте факультета ВМК. * [http://mmphome.1gb.ru Неофициальный сайт ММП] (в настоящее время не обновляется). * [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)]] — родственная кафедра на [[МФТИ|Физтехе]]. == Литература == {{Stub}} [[Категория:Кафедры МГУ]]

• Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений
• Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
• Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Материалы
• Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный состав
• Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары
• Шаблон:Важно
• Шаблон:Доска объявлений кафедры ММП ВМК МГУ
• Шаблон:Кафедральные курсы кафедры ММП ВМК МГУ
• Шаблон:Курс
• Шаблон:Материалы кафедры ММП ВМК МГУ
• Шаблон:Раздел основной страницы кафедры ММП ВМК МГУ
• Шаблон:Сотрудники кафедры ММП ВМК МГУ
• Шаблон:Спецкурсы-спецсеминары кафедры ММП ВМК МГУ

Возврат к странице Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ).