Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей
Материал из MachineLearning.
(→Решаемые прикладные задачи) |
(→Заседания 2019—2020 уч. года) |
||
(625 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
- | Руководитель спецсеминара: | + | Руководитель спецсеминара: д.ф.-м.н., профессор [[Участник:Dj|Дьяконов Александр Геннадьевич]] |
+ | |||
+ | == Направления работы на спецсеминаре == | ||
{{TOCright}} | {{TOCright}} | ||
+ | '''В рамках работы на спецсеминаре есть два направления исследования:''' | ||
+ | # '''Теоретическое.''' Проводится в рамках '''алгебраического подхода''' к решению задач распознавания. Суть подхода: на алгоритмах, которые решают задачи обработки и анализа данных, специальным образом вводятся алгебраические операции. Например, можно складывать алгоритмы (получается опять алгоритм), умножать и т. д. Среди получаемых алгебраических выражений над «естественными» алгоритмами есть высокоэффективные алгоритмы. На спецсеминаре рассматриваются вопросы: как их строить, анализировать, реализовывать на ЭВМ и т. д. и т. п. Здесь же возникают задачи '''современной теории интерполяции''': построения функций специального вида, заданных частично. Можно заниматься '''дискретным направлением''': решать подобные задачи для функций, принимающих значения 0 и 1. Данное направление представляет '''особую ценность студентам, которые хотят получить самостоятельные результаты в науке и продолжить обучение в аспирантуре'''. | ||
+ | # '''Прикладное.''' Решаются реальные прикладные задачи анализа данных (data mining). Например, построение рекомендательных систем, прогнозирование свойств динамических графов (в том числе и графов социальных сетей), прогнозирование поведения потребителей, анализ метаданных, классификация сигналов головного мозга, классификация сигналов-показаний работы механизмов, настройка спам-фильтров, автоматическая рубрикация текстов, прогнозирование финансовых временных рядов. От студентов требуется желание глубоко понять задачу (данные и скрытые в них закономерности), умение быстро осваивать новые методы (в незнакомой области), хорошо программировать, выдвигать гипотезы и фантазировать (последнее очень важно). | ||
+ | |||
+ | {{tip| | ||
+ | См. также [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников|«Правила для постоянных участников»]]. | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | == Заседания спецсеминара == | ||
+ | |||
+ | {{notice| | ||
+ | В осеннем семестре 2019 года заседания будут проходить по понедельникам, начиная с 16 сентября, раз в две недели (через одну), начало в 18:20, ауд. 508. Вход свободный. | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | == Заседания 2019—2020 уч. года == | ||
+ | Расписание доступно по [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ltdgH2T6hn959LPdpUfIrLKRzVBCpP7vNNyZnMbzalI/edit?usp=sharing ссылке]. | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" | ||
+ | |- | ||
+ | ! Дата | ||
+ | ! Докладчик | ||
+ | ! Доклад | ||
+ | ! Материалы | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 16 сентября 2019 | ||
+ | | ''Иванов Сергей Максимович'' (617) | ||
+ | | '''Метод обратного распространения ошибки''' | ||
+ | |||
+ | Пытаемся навести порядок в математике, стоящей за концепцией обучения нейросетей. | ||
+ | | [[Media:1._Backprop.pdf|слайды]] | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 16 сентября 2019 | ||
+ | | ''Иванов Сергей Максимович'' (617) | ||
+ | | '''Задачи глубинного обучения''' | ||
+ | |||
+ | Рассматриваем, какие задачи можно решать при помощи методов глубинного обучения. | ||
+ | |||
+ | |[[Media:2._DL_tasks.pdf|слайды]] | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 30 сентября 2019 | ||
+ | | ''Думбай Алексей Дмитриевич'' (617) | ||
+ | | '''Python. Подходы, приемы, интересные факты.''' | ||
+ | |||
+ | | [[Media:Dumbaj_python.pdf|слайды]] | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 28 октября 2019 | ||
+ | | ''Иванов Сергей Максимович'' (617) | ||
+ | | '''Трансформер''' | ||
+ | |||
+ | | [[Media:Transformer.pdf|слайды]] | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 28 октября 2019 | ||
+ | | | ||
+ | | | ||
+ | |||
+ | | | ||
+ | |- | ||
+ | |||
+ | |} | ||
+ | |||
+ | |||
- | + | Заседния в предыдущих семестрах: | |
- | + | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2018-2019 уч. года]]. | |
- | + | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года]]. | |
- | + | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года]]. | |
+ | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. года]]. | ||
+ | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года | Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013—2014 уч. года (осенний семестр)]]. | ||
+ | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (весенний семестр)]]. | ||
+ | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (осенний семестр)]]. | ||
+ | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (весенний семестр)]]. | ||
+ | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр)]]. | ||
+ | * [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2010-2011 уч. года (весенний семестр)]]. | ||
- | ==Участники | + | == Участники прошлых лет == |
{| border="1" | {| border="1" | ||
- | !Год выпуска||Участники | + | !Год выпуска ||Участники |
+ | |- | ||
+ | |2018 бак|| | ||
+ | |||
+ | '''Иванов Сергей''' | ||
+ | * Доклад [http://www.slideshare.net/SergeyIvanov105/birthday-effect-67829860/ «'''Проверка гипотезы Birthday Effect'''»] | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:AnomalyDetectionMethods.pdf|«'''Методы Детектирования Аномалий'''»]]. | ||
+ | * Дипломная работа [[Media:2018_417_IvanovSM.pdf|«'''Нейросетевая генерация музыки'''»]] | ||
+ | |- | ||
+ | |2017 бак|| | ||
+ | |||
+ | '''Никишин Евгений''' | ||
+ | * Доклад [[Media:Nikishin_-_Report_on_Domingos.pdf|«'''Работы Pedro Domingos'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Nikishin_-_modern_community_detection_algorithms.pdf|«'''Современные методы выделения сообществ в социальных графах'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Nikishin_coursework_community_detection.pdf|«'''Методы выделения сообществ в социальных графах'''»]]. | ||
+ | * Преддипломная практика «Поиск информативных признаковых описаний исполняемых файлов и подходящих методов машинного обучения для детектирования вредоносных объектов». | ||
+ | * Доклад [[Media:ALSH_for_MIPS.pdf|«'''Asymmetric LSH for Sublinear Time Maximum Inner Product Search'''»]]. | ||
+ | * ВКР [https://drive.google.com/file/d/0B82NsCJgJ5GdN2xoWGJfbjlKWW8/view?usp=sharing «'''Снижение размерности больших массивов данных'''»]. | ||
+ | '''Каюмов Эмиль''' | ||
+ | * [[Media:About_articles_of_jure_leskovec_14.10.2015.pdf|'''Доклад о работах Jure Leskovec из Стэнфордского университета''']]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Methods_for_missing_value.pdf|«'''Методы восстановления пропусков в данных'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Kayumov_course_work_imputer_methods.pdf|«'''Методы восстановления пропусков в данных'''»]]. | ||
+ | * Преддипломная практика «Разработка модуля кластеризации запросов и ответов веб-ресурса для выявления бизнес-логики в составе системы обнаружения атак на веб-приложения». | ||
+ | * Доклад [[Media:Rnn_and_visualizing_networks_27.10.2016.pdf|«'''Обзор рекуррентных нейронных сетей и статьи Visualizing and Understanding Recurrent Networks'''»]]. | ||
+ | * ВКР [[Media:Kayumov_diploma_mcnn_cardio_feature_extraction.pdf|«'''Автоматическое выделение признаков в сигналах кардиограмм в задаче выявления болезней сердца'''»]] | ||
+ | '''Севастопольский Артём''' | ||
+ | * [[Media:Sevastopolsky_-_report_H-P_Kriegel.pdf|'''Доклад о работах Hans-Peter Kriegel из университета Ludwig-Maximilians-Universität''']]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Textures_slides_Sevastopolsky.pdf|«'''Извлечение признаков из текстуры изображений'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Retinopathy_-_Presentation.pdf|«'''Построение признаков снимков глазного дна для диагностики болезней глаз'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Coursework_-_Retinopathy.pdf|«'''Построение признаков снимков глазного дна для диагностики болезней глаз'''»]]. | ||
+ | * Преддипломная практика «Реализация детектора ключевых точек лица на основе композиции карт глубин и текстуры при помощи глубоких свёрточных нейронных сетей». | ||
+ | * Доклад [[Media:NN_for_segmentation_and_Keras.pdf|«'''Глубокие нейронные сети для сегментации изображений.''']] [http://nbviewer.jupyter.org/github/seva100/seminar-talks/blob/master/Overview%20of%20Keras%20library%20for%20Python/Keras%20tutorial-precomputed.ipynb '''Программирование нейронных сетей.'''»] | ||
+ | * ВКР [[Media:Diploma_Sevastopolsky_A.pdf|«'''Методы распознавания глаукомы на основе нейронных сетей'''»]] | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | |2018 маг|| | ||
+ | |||
+ | '''Викулин Всеволод''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:CourseVikulin.pdf|«'''Автоматическое выделение признаков в задаче классификации сигналов'''»]]. | ||
+ | '''Кудрявцев Георгий''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:CourseGeorge.pdf|«'''Методы сравнения траекторий'''»]]. | ||
+ | * Доклад «'''Сверточные сети и метод водораздела для семантической сегментации RGBD-видео'''». | ||
+ | * Доклад «'''Закон Бенфорда'''». | ||
+ | '''Рысьмятова Анастасия''' | ||
+ | * Доклад [[Media:Anastasya_Rysmyatova_econometr.pdf|«'''Основы эконометрики'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Anastasya_Rysmyatova_reklama.pdf|«'''Выявление мошенничества с кликами в интернет-рекламе'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:RysmyatovaCourseFile.pdf|«'''Методы отбора признаков'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Rysmyatova_report.pdf|«'''Классификация текстов'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Anastasya_Rysmyatova_analiz.pdf|«'''Анализ чувствительность сверточных нейронных сетей'''»]]. | ||
+ | * Преддипломная практика [[Media:Anastasya_Rysmyatova_preddiplom.pdf|«'''Прикладные задачи анализа данных'''»]]. | ||
+ | * ВКР [[Media:Anastasya_Rysmyatova_diplom.pdf|«'''Использование сверточных нейронных сетей для задачи классификации текстов'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Kursov_517.pdf|«'''Ранжирование текстов литературных произведений'''»]]. | ||
+ | '''Вихрева Мария''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:CourseVikhreva.pdf|«'''Dependency detection with Bayesian Networks'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Vikhreva_Feature_Selection.pdf|«'''Отбор признаков в графе'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Epidemic_spreading_in_SF_networks.pdf|«'''Распространение эпидемий в безмасштабных сетях'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Анализ_настроения_текстов.pdf|«'''Анализ настроения текста'''»]]. | ||
+ | * Преддипломная практика [[Media:Преддипломная_практика.pdf|«'''Анализ геопространственных агрегированных данных'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Deep Hack.pdf|«'''Решение хакатона Q&A DeepHack по Allen AI Challenge'''»]]. | ||
+ | * ВКР [[Media:Diploma.pdf|"Распространение эпидемий в графах"]] | ||
+ | * Вихрева М. В. Распространение новостей в социальной сети // Сборник тезисов XXIII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2016», секция «Вычислительная математика и кибернетика», М: МАКС Пресс, 2016. — C.123. | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | |2017 маг|| | ||
+ | |||
+ | '''Кибитова Валерия''' | ||
+ | * Доклад «'''Методы распознавания сарказма в тексте'''». | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Course_work_Kibitova.pdf| «'''Методы распознавания сарказма в тексте'''»]]. | ||
+ | * Магистерская диссертация [[Media:MD_GURIANOVA_VN.pdf| «'''Ансамбль алгоритмов для определения ишемической болезни сердца по электрокардиограмме'''»]]. | ||
+ | |||
+ | '''Гурьянов Алексей''' | ||
+ | * Магистерская диссертация [[Media:Guryanov2017.pdf| «'''Стратегии исследования окружений в обучении с подкреплением с непрерывным пространством состояний'''»]]. | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | |аспиранты 1 г.о.|| | ||
+ | |||
+ | '''Трофимов Михаил''' | ||
+ | * Доклад [https://www.dropbox.com/s/de1lnomry4l9pi4/qml.pdf?dl=0 «'''Квантовое машинное обучение'''»]. | ||
+ | * Дипломная работа [https://vk.com/away.php?utf=1&to=https%3A%2F%2Fsourceforge.net%2Fp%2Fmlalgorithms%2Fcode%2FHEAD%2Ftree%2FGroup074%2FTrofimov2016MSThesis%2Fdiploma.pdf%3Fformat%3Draw «'''Обобщённые факторизационные машины'''»]. | ||
+ | * Доклад [https://www.dropbox.com/s/90xm8784bswf875/llr-fm-slides.pdf?dl=0 «'''Локально низкоранговая факторизационная машина'''»]. | ||
+ | * Доклад [https://www.dropbox.com/s/pqd1ynrmrlpzx11/Trofimov_smth2vec.pdf?dl=0 «'''Дистрибутивная гипотеза Харриса, *2vec'''»]. | ||
+ | * Доклад [http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group074/Trofimov2015OnlineLearningReinforcementLearning/Trofimov2015OLRL.pdf?format=raw «'''(Глубокое) обучение с подкреплением'''»]. | ||
+ | * Доклад [https://www.dropbox.com/s/nnr1d0s0tand0ru/FM_Trofimov.pdf?dl=0 «'''Факторизационные машины'''»]. | ||
+ | * Трофимов М. И. «'''Использование нелинейных смесей экспертов в задачах классификации'''» // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2015. С. 71-72. | ||
+ | * Трофимов М. И. «'''Факторизационная машина с локальным низким рангом весовой матрицы'''» // Сборник тезисов XXIII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2016». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2016. С. 136-138. | ||
+ | * Semenov A., Natekin A., Nikolenko S. I., Upravitelev P., Trofimov M., Kharchenko M. «'''Discerning Depression Propensity Among Participants of Suicide and Depression-Related Groups of Vk.com'''» // Analysis of Images, Social Networks and Texts. 4th International Conference, AIST 2015 // vol 542: Series: Communications in Computer and Information Science. Springer International Publishing, 2015. Ch. 3. | ||
+ | * Ivan Guz, Vasily Leksin, Mikhail Trofimov, Aleksandra Fenster, «'''Evolution of Content Moderation Approaches for Online Classifieds: From Action Recommendations to Automation'''» // ICML'15 Workshop on Crowdsourcing and Machine Learning | ||
+ | * Mansour Ahmadi, Giorgio Giacinto, Dmitry Ulyanov, Stanislav Semenov, Mikhail Trofimov, [http://arxiv.org/abs/1511.04317 «'''Novel feature extraction, selection and fusion for effective malware family classification'''»], ACM Conference on Data and Applications Security and Privacy (CODASPY 2016) | ||
+ | * Новиков, Трофимов, Оселедец, [http://openreview.net/pdf?id=rkYmiD9lg «'''Exponential Machines'''»] | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | |аспиранты 3 г.о.|| | ||
+ | '''[[Участник:Nizhibitsky|Нижибицкий Евгений]]''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:NizhibitskyKurs.pdf|«'''Обзор методов классификации документов'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Nizhibitsky3Tasks13.pdf|«'''Три задачи прогноза на основе текстов'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа «'''Методы прогнозирования на основе текстов'''». | ||
+ | * Доклад [[Media:Nizhibitsky_pf_slides.pdf|«'''Трекинг при помощи фильтра частиц'''»]]. | ||
+ | * Доклад «'''Относительная перплексия как мера качества тематических моделей'''» на конференции «Ломоносов 2014» ([[Media:NizhibitskyLomonosovThesis14.pdf|тезис (pdf)]], [[Media:NizhibitskyLomonosovSlides14.pdf|презентация (pdf)]]). | ||
+ | * Нижибицкий Е. А. Относительная перплексия как мера качества тематических моделей // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 37-40. | ||
+ | * Дипломная работа [[Media:NizhibitskyDiplom.pdf|«'''Трекинг объектов на видео при помощи фильтра частиц'''»]]. | ||
+ | * 3-е место в [http://smu.cs.msu.ru/activity/contests/diploma/2014 конкурсе дипломных работ 2014 года]. | ||
+ | * Нижибицкий Е. А. Трекинг в видеопоследовательностях при помощи фильтра частиц // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 46-47. | ||
+ | * Нижибицкий Е. А. [http://jmlda.org/papers/doc/2015/no11/Nizhibitsky2015Composition.pdf Композиции признаков для видеотрекинга при помощи фильтра частиц] // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1517 - 1528. | ||
+ | |||
+ | '''[[Участник:MoRandi91|Остапец Андрей]]''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Course_Paper_Ostapets.pdf|«'''Обзор методов линейного регрессионного анализа'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Медиа:Deep.pdf|«'''Deep Learning'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:Course_Ostapets_417.pdf|«'''Применение методов регрессионного анализа для решения задачи прогнозирования временных финансовых рядов'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Sensors.pdf|«'''Анализ сигналов сенсорных устройств'''»]]. | ||
+ | * Остапец А. А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 41-43. | ||
+ | * Дипломная работа [[Media:2014_517_OstapetsAA.pdf|«'''Анализ сигналов сенсорных устройств'''»]]. | ||
+ | * Остапец А. А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 44-46. | ||
+ | * Остапец А. А. Определение местоположения телефона по данным сенсоров // Машинное обучение и анализ данных. 2014. T. 1, № 9. C. 1232—1245 | ||
+ | * Остапец А. А. Алгебраический подход к задаче иерархической классификации текстов // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2015. С. 54-55. | ||
+ | * Остапец А. А. Определение категории видеозаписи на основе текстовых метаданных // Сборник тезисов XXIII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2016». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2016. С. 132-134. | ||
+ | * Остапец А. А. Об одном подходе к решению задачи автоматической классификации товаров на основе текстовой информации // Материалы Международной научной конференции "Современные методы и проблемы теории операторов и гармонического анализа и их приложения - VI", Издательский центр ДГТУ, Ростов, 2016. С. 164-165. | ||
+ | |} | ||
+ | |||
+ | == Выпускники спецсеминара == | ||
+ | |||
+ | {| border="1" | ||
+ | !Год выпуска||Выпускники | ||
|- | |- | ||
|Аспирант, 2010|| | |Аспирант, 2010|| | ||
'''Карпович Павел''' | '''Карпович Павел''' | ||
- | * Карпович П.А. k-сингулярные системы точек в пространстве l1 // Сборник тезисов XVI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2009», секция «Вычислительная математика и кибернетика», М: МАКС Пресс, 2009. | + | * Карпович П. А. k-сингулярные системы точек в пространстве l1 // Сборник тезисов XVI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2009», секция «Вычислительная математика и кибернетика», М: МАКС Пресс, 2009. — C.34. |
- | * Карпович П.А. Эффективная реализация алгоритмов распознавания образов // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2009, Т. 49, | + | * Карпович П. А. Эффективная реализация алгоритмов распознавания образов // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2009, Т. 49, № 8. C.1510-1516. |
- | * Карпович П.А. О задаче разделения системы точек в пространсте l1 на подсистемы с невырождеными матрицами попарных расстояний // Тезисы конференции МФТИ, Секция проблем интеллектуального анализа данных, распознавания и прогнозирования. | + | * Карпович П. А. О задаче разделения системы точек в пространсте l1 на подсистемы с невырождеными матрицами попарных расстояний // Тезисы конференции МФТИ, Секция проблем интеллектуального анализа данных, распознавания и прогнозирования. — М.: ГОУ ВПО «Московский физико-технический институт (государственный университет)», 2009. — С. 52. |
- | * Карпович П.А., Дьяконов А.Г. Критерий k-сингулярности систем точек в алгебраическом подходе к распознаванию // 14-я Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов» Владимирская обл., г. Суздаль, 21-26 сентября 2009 г.: Сборник докладов. | + | * Карпович П. А., Дьяконов А. Г. Критерий k-сингулярности систем точек в алгебраическом подходе к распознаванию // 14-я Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов» Владимирская обл., г. Суздаль, 21-26 сентября 2009 г.: Сборник докладов. — М. МАКС Пресс, 2009. С. 41-44. |
+ | * Карпович П.А. Разделение системы точек на подмножества с невырожденными матрицами попарных расстояний // Материалы XVII Международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов 2010». – М.: Изд. отдел ВМиК МГУ, МАКС Пресс, 2010. – С. 87-88. | ||
+ | * Карпович П.А. Критерии k-сингулярности и разделение 1-сингулянрных систем // Вестник Московского университета. Секция 15. “Вычислительная математика и кибернетика” – 2010. № 4. | ||
+ | * Карпович П.А. Дьяконов А.Г. K-сингулярные системы точек, приложения в алгебраическом подходе к распознаванию // Тезисы докладов Международной научной конференции ИОИ-8 Кипр, Пафос - 2010. | ||
+ | |||
+ | '''Диссертация:''' «[http://alexanderdyakonov.narod.ru/avtokarpovich.pdf K-сингулярные системы точек в алгебраическом подходе к распознаванию образов]» (2010, ''успешно защищена 18.02.2011 по специальности 01.01.09''). | ||
+ | |- | ||
+ | |2015 бак|| | ||
+ | |||
+ | '''Славнов Константин''' | ||
+ | * Доклад [[Медиа:Smallworld(rus).pdf|«'''Small-World Phenomena'''»]] | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:CW_2014_Slavnov.pdf|«'''Обработка астрономических снимков: многоуровневые модели и эвристический подход'''»]] | ||
+ | * Доклад [[Media:social_network_report.pdf|«'''Некоторые задачи анализа социальных сетей'''»]] | ||
+ | * Выпускная квалификационная работа [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/60/2015_417_SlavnovKA.pdf «'''Анализ социальных графов'''» ] | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | |2015|| | ||
+ | '''[[Участник:Alex.Ryzhkov|Рыжков Александр]]''' | ||
+ | * Доклад [[Медиа:Signals_Ryzhkov.pdf|«'''Алгоритмы анализа и обработки цифровых сигналов'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:Course_Ryzhkov_317.pdf|«'''Обзор и применение методов прогнозирования финансовых временных рядов'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Ryzhkov_Julia_2014.pdf|«'''Язык программирования Julia'''»]]. | ||
+ | * Рыжков А. М. Гистограммный подход к прогнозированию финансовых временных рядов // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 84-85. | ||
+ | * Рыжков А. М. Гистограммный подход к прогнозированию финансовых временных рядов // Сборник статей молодых ученых факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 82-105. | ||
+ | * Доклад [[Media:Ryzhkov_Compositions.pdf|«'''Ансамблирование алгоритмов машинного обучения'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Ryzhkov_Plankton.pdf|«'''Deep plankton learning — road to the top'''»]]. | ||
+ | * Доклад «'''Композиции алгоритмов, основанные на случайном лесе'''». | ||
+ | * Дипломная работа [[Media:Diplom_Ryzhkov_517.pdf|«'''Композиции алгоритмов, основанные на случайном лесе'''»]]. | ||
+ | |||
+ | '''Харациди Олег''' | ||
+ | * Доклад [[Медиа:InsultsFiltering-Haracidi.pdf|«'''Фильтрация оскорблений в текстовых сообщениях'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:Course_Haracidi_2013.pdf|«'''Обзор методов восстановления ациклических зависимостей между случайными переменными'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Медиа:Deeplearning-haracidi.pdf|«'''Deep Learning 2'''»]]. | ||
+ | * Харациди О. А. Классификация видов физической активности человека по показаниям акселерометра и гироскопа // Машинное обучение и анализ данных. 2014. T. 1, № 9. C. 1261—1272 | ||
+ | * Дипломная работа [[Медиа:Thesis-haracidi.pdf|«'''Анализ сигналов кровяного давления'''»]]. | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | |2014|| | ||
+ | |||
+ | '''[[Участник:Nizhibitsky|Нижибицкий Евгений]]''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:NizhibitskyKurs.pdf|«'''Обзор методов классификации документов'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Nizhibitsky3Tasks13.pdf|«'''Три задачи прогноза на основе текстов'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа «'''Методы прогнозирования на основе текстов'''». | ||
+ | * Доклад [[Media:Nizhibitsky_pf_slides.pdf|«'''Трекинг при помощи фильтра частиц'''»]]. | ||
+ | * Доклад «'''Относительная перплексия как мера качества тематических моделей'''» на конференции «Ломоносов 2014» ([[Media:NizhibitskyLomonosovThesis14.pdf|тезис (pdf)]], [[Media:NizhibitskyLomonosovSlides14.pdf|презентация (pdf)]]). | ||
+ | * Дипломная работа [[Media:NizhibitskyDiplom.pdf|«'''Трекинг объектов на видео при помощи фильтра частиц'''»]]. | ||
+ | * 3-е место в [http://smu.cs.msu.ru/activity/contests/diploma/2014 конкурсе дипломных работ 2014 года]. | ||
+ | * Статья [[Media:NizhibitskyJmlda14.pdf|«'''Композиции признаков для видеотрекинга при помощи фильтра частиц'''»]]. | ||
+ | |||
+ | '''[[Участник:MoRandi91|Остапец Андрей]]''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Course_Paper_Ostapets.pdf|«'''Обзор методов линейного регрессионного анализа'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Медиа:Deep.pdf|«'''Deep Learning'''»]]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:Course_Ostapets_417.pdf|«'''Применение методов регрессионного анализа для решения задачи прогнозирования временных финансовых рядов'''»]]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Sensors.pdf|«'''Анализ сигналов сенсорных устройств'''»]]. | ||
+ | * Остапец А.А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова, 2014. С. 41-43. | ||
+ | * Дипломная работа [[Media:2014_517_OstapetsAA.pdf|«'''Анализ сигналов сенсорных устройств'''»]]. | ||
+ | * Остапец А.А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова, 2014. С. 44-46. | ||
+ | |||
+ | '''[[Участник:Newo|Фонарев Александр]]''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Fonarev.Overview_of_Boosting_Methods.pdf|'''«Обзор алгоритмов бустинга»''']]. | ||
+ | * Доклад [[Media:Spellchecking.pdf|'''Исправление опечаток в поисковых запросах''']]. | ||
+ | |||
+ | '''[[Участник:Peter Romov|Ромов Петр Алексеевич]]''' | ||
+ | |||
+ | * раздолбай | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | |2013|| | ||
+ | '''Бобрик Ксения''' | ||
+ | * Тема работы «Прогнозирование временных рядов». | ||
+ | |||
+ | '''Ермушева Александра''' | ||
+ | * Курсовая работа «Простые алгоритмы коллаборативной фильтрации». | ||
+ | * Тема преддипломной практики «Разработка контентных алгоритмов рекомендаций для видеосервиса». | ||
+ | * Дипломная работа «[https://dl.dropboxusercontent.com/u/15370951/diploma.pdf Задачи анализа данных с нестандартным функционалом качества]». | ||
+ | |||
+ | '''Кириллов Александр''' | ||
+ | * Курсовая работа «Матричное разложение в задаче анализа текстов». | ||
+ | * Дипломная работа [[Media:Diplom_Kirillov_2013.pdf|'''«Дизъюнктивные нормальные формы специального вида для функций с малым количеством нулей»''']]. | ||
+ | * Тема преддипломной практики «Задача оптимизации и моделирования при настройке рекомендательной системы». | ||
+ | * Второе место на конкурсе Интернет-математика «[http://imat-relpred.yandex.ru/en Relevance Prediction Challenge]» (лучший результат среди российских участников). | ||
+ | * [http://download.yandex.ru/company/mmp.pdf Figurnov M., Kirillov A. Linear combination of random forests for the Relevance Prediction Challenge — 2012]. | ||
+ | * Кириллов А. Н. Предсказание связности графа. // Сборник тезисов XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2012». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс, 2012, с. 101—102. | ||
+ | * Кириллов А. Н. Сравнение методов предсказания появления связей в графе. // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 629—632. | ||
+ | * Фигурнов М. В., Кириллов А. Н. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 648—651. | ||
+ | |||
+ | '''Кондрашкин Дмитрий''' (''перевёлся на другой спецсеминар'') | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:Course_kondrashkin_2013.pdf|«'''Обобщение критериев k-сингулярности на булев случай'''»]]. | ||
+ | * Кондрашкин Д. А. Критерии представления функции многих переменных в виде суммы функций меньшего числа переменных. // Сборник тезисов XX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2013». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс. 2013. — С. 52—53. | ||
+ | * Кондрашкин Д. А. Метрические критерии представления функции двух переменных в виде суммы функций одной переменной. // [https://smu.cs.msu.su/sites/default/files/attachments/term-book-of-abstracts-2012.pdf Сборник тезисов лучших курсовых работ 2012 года]. 2012. — С. 21. | ||
+ | * Победа в [http://smu.cs.msu.ru/activity/contests/term/2012 конкурсе курсовых работ 2012 года]. | ||
+ | * Курсовая работа [[Медиа:Course_kondrashkin_2012.pdf|«'''Метрические критерии представления функции двух переменных в виде суммы функций одной переменной'''»]]. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | '''Фигурнов Михаил''' | ||
+ | * Курсовая работа [[Media:Figurnov_k-singularity.pdf|'''«Метрические критерии k-сингулярности»''']]. | ||
+ | * Дипломная работа [[Media:Diplom_Figurnov_2013.pdf|'''«Системы точек с вырожденными матрицами попарных расстояний»''']]. | ||
+ | * Тема преддипломной практики «Технология разработки рекомендательных систем». | ||
+ | * Второе место на конкурсе Интернет-математика «[http://imat-relpred.yandex.ru/en Relevance Prediction Challenge]» (лучший результат среди российских участников). | ||
+ | * [http://download.yandex.ru/company/mmp.pdf Figurnov M., Kirillov A. Linear combination of random forests for the Relevance Prediction Challenge — 2012]. | ||
+ | * Фигурнов М. В. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов. // Сборник тезисов XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2012». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс, 2012, с. 107—109. | ||
+ | * Фигурнов М. В., Кириллов А. Н. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 648—651. | ||
|- | |- | ||
|2012|| | |2012|| | ||
'''[[Участник:Platonova.Elena|Платонова Елена]]''' | '''[[Участник:Platonova.Elena|Платонова Елена]]''' | ||
- | * Семестровая работа (5 семестр) | + | * Семестровая работа (5 семестр) «[[Муравьиные алгоритмы]]». |
+ | * Тема работы «Информационный поиск». | ||
+ | * Доклад [[Media:IR.pdf|«Классический информационный поиск: реализация и методы» (PDF, 1,78Мб)]]. | ||
+ | * Дипломная работа «Градиентные методы ранговой регрессии в информационном поиске». | ||
|- | |- | ||
|2010|| | |2010|| | ||
'''Ахламченкова Ольга''' | '''Ахламченкова Ольга''' | ||
- | * Дипломная работа «Машинное обучение для ранжирования документов» | + | * Дипломная работа «Машинное обучение для ранжирования документов». |
- | '''Одинокова Евгения''' | + | '''Токарева (Одинокова) Евгения''' |
- | * Дипломная работа «Методы иерархической классификации текстов» | + | * Дипломная работа [[Media:Diplom2010TokarevaE.pdf| «Методы иерархической классификации текстов» (PDF, 5.16Мб)]]. |
|- | |- | ||
|2009|| | |2009|| | ||
'''Власова Юлия''' | '''Власова Юлия''' | ||
* Дипломная работа [[Media:Vlasova2009.pdf| «Генерация признаков в задаче классификации сигналов» (PDF, 929 КБ)]]. | * Дипломная работа [[Media:Vlasova2009.pdf| «Генерация признаков в задаче классификации сигналов» (PDF, 929 КБ)]]. | ||
- | * Власова Ю. | + | * Власова Ю. В. Применение генетических алгоритмов в задаче классификации сигналов (приложение в BCI) // Сборник тезисов XVI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2009», секция «Вычислительная математика и кибернетика», М: МАКС Пресс, 2009. — C.17. |
- | * Власова Ю. | + | * Власова Ю. В. Применение генетических алгоритмов в задаче классификации сигналов (приложение в BCI) // Доклады 14-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2009, С. 96-99. |
- | '''Логинов Вячеслав''' | + | '''Логинов Вячеслав''' |
- | * Дипломная работа «Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейросетей с откликом» | + | * Дипломная работа «Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейросетей с откликом». |
'''Фёдорова Валентина''' | '''Фёдорова Валентина''' | ||
- | * Дипломная работа «Локальные методы прогнозирования временных рядов» | + | * Дипломная работа «Локальные методы прогнозирования временных рядов». |
- | * Федорова В. | + | * Федорова В. П. Локальные методы прогнозирования временных рядов // Сборник тезисов XVI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2009», секция «Вычислительная математика и кибернетика», М: МАКС Пресс, 2009. — C.87. |
'''Чучвара Алексндра''' (бакалавр) | '''Чучвара Алексндра''' (бакалавр) | ||
- | * Квалификационная работа «Частичное машинное обучение в задачах классификации текстов» | + | * Квалификационная работа [[Media:Diplom2009Chuchvara.pdf| «Частичное машинное обучение в задачах классификации текстов» (PDF, 627 КБ)]]. |
|- | |- | ||
|2008|| | |2008|| | ||
'''Ломова Дарья''' | '''Ломова Дарья''' | ||
- | * Дипломная работа «Выделение закономерностей во временных рядах методом анализа главных компонент» | + | * Дипломная работа «Выделение закономерностей во временных рядах методом анализа главных компонент». |
'''Вершкова Ирина''' | '''Вершкова Ирина''' | ||
- | * Дипломная работа «Локальная и глобальная согласованность в интеллектуальном анализе данных» | + | * Дипломная работа «Локальная и глобальная согласованность в интеллектуальном анализе данных». |
|- | |- | ||
|2007|| | |2007|| | ||
'''Кнорре Анна''' | '''Кнорре Анна''' | ||
- | * Дипломная работа «Надежность алгоритмов распознавания, основанных на синтезе дизъюнктивных нормальных форм» | + | * Дипломная работа «Надежность алгоритмов распознавания, основанных на синтезе дизъюнктивных нормальных форм». |
'''Карпович Павел''' | '''Карпович Павел''' | ||
- | * Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов распознавания образов» | + | * Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов распознавания образов». |
'''Сиваченко Евгений''' | '''Сиваченко Евгений''' | ||
- | * Дипломная работа «Нейросетевой поиск логических закономерностей» | + | * Дипломная работа «Нейросетевой поиск логических закономерностей». |
|- | |- | ||
|2006|| | |2006|| | ||
'''Ховратович (Курятникова) Татьяна''' | '''Ховратович (Курятникова) Татьяна''' | ||
- | * Дипломная работа «Критерии корректности в задачах распознавания образов с малым числом признаков» | + | * Дипломная работа «Критерии корректности в задачах распознавания образов с малым числом признаков». |
- | * Курятникова Т. | + | * Курятникова Т. С. Критерии корректности алгебраического и линейного замыкания АВО для малых размерностей // Материалы XII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов», секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: Изд. отд. ВМиК МГУ, 2006. — c. 32-33. |
'''Мошин Николай''' | '''Мошин Николай''' | ||
* Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов решения задачи выполнимости». | * Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов решения задачи выполнимости». | ||
|- | |- | ||
|2005|| | |2005|| | ||
- | '''Каменева | + | '''Каменева Наталия''' |
- | * Дипломная работа «Эффективные логические алгоритмы распознавания, основанные на синтезе ДНФ» | + | * Дипломная работа «Эффективные логические алгоритмы распознавания, основанные на синтезе ДНФ». |
'''Силкин Леонид''' | '''Силкин Леонид''' | ||
- | * Дипломная работа «Оценка разделяющей способности признаков при кодировании информации в задачах распознавания» | + | * Дипломная работа «Оценка разделяющей способности признаков при кодировании информации в задачах распознавания». |
|} | |} | ||
- | == | + | == Некоторые решаемые прикладные задачи == |
- | * [http://www.neural-forecasting-competition.com/ Прогнозирование временных рядов] По характеристикам процесса в прошлом предсказать поведение в будущем. Знание о прошлом может быть неполным или ошибочным. Типичный пример: прогнозирование сумм, которые будут сниматься с банкомата в течение следующей недели. | + | * [http://www.neural-forecasting-competition.com/ Прогнозирование временных рядов] По характеристикам процесса в прошлом предсказать поведение в будущем. Знание о прошлом может быть неполным или ошибочным. Типичный пример: прогнозирование денежных сумм, которые будут сниматься с банкомата в течение следующей недели. |
- | * Классификация [http://home.comcast.net/~nn_classification/ технических сигналов] и [http://www.bbci.de/competition сигналов головного мозга] По описанию изменения некоторой характеристики процесса необходимо определить её класс. Например, по электрокортикограмме определить ментальное состояние человека. При этом обучающая выборка (данные, которые у нас есть) была собрана достаточно давно, а тестирование алгоритма будет проводиться потом (при изменённых внешних | + | * Классификация [http://home.comcast.net/~nn_classification/ технических сигналов] и [http://www.bbci.de/competition сигналов головного мозга] По описанию изменения некоторой характеристики процесса необходимо определить её класс. Например, по электрокортикограмме определить ментальное состояние человека. При этом обучающая выборка (данные, которые у нас есть) была собрана достаточно давно, а тестирование алгоритма будет проводиться потом (при изменённых внешних условиях, а следовательно, при изменённых характеристиках данных). |
- | * [http://www.ecmlpkdd2006.org/challenge.html Фильтрация спама] Настроить спам фильтр на некотором универсальном обучающем множестве (данных спам-ловушек) так, чтобы он хорошо работал на компьютере конкретного пользователя (без дополнительной донастройки). | + | * [http://www.ecmlpkdd2006.org/challenge.html Фильтрация спама] Настроить спам-фильтр на некотором универсальном обучающем множестве (данных спам-ловушек) так, чтобы он хорошо работал на компьютере конкретного пользователя (без дополнительной донастройки). |
- | * [http://lshtc.iit.demokritos.gr/ Иерархическая классификация текстов] Написать алгоритм автоматической категоризации документов | + | * [http://lshtc.iit.demokritos.gr/ Иерархическая классификация текстов] Написать алгоритм автоматической категоризации документов. Например, новостные рассылки необходимо распределить по каталогам «спорт/футбол», «спорт/биатлон», «музыка/концерты», «музыка/рок/исполнители» и т. д. |
- | * [http://imat2009.yandex.ru/ Ранжирование документов на основе обучающего множества] Написать алгоритм, который оценивает релевантность документа поисковому запросу. Для фиксированного запроса упорядочить документы (используя их признаковые описания) так, чтобы | + | * [http://imat2009.yandex.ru/ Ранжирование документов на основе обучающего множества] Написать алгоритм, который оценивает релевантность документа поисковому запросу. Для фиксированного запроса упорядочить документы (используя их признаковые описания) так, чтобы порядок отражал «адекватность» запроса. |
+ | * [http://www.kaggle.com/c/socialNetwork/ Прогноз связности графа социальной сети] Предсказать изменения динамического графа социальной сети, в частности, появление новых рёбер. | ||
+ | * [http://www.kaggle.com/c/unimelb Прогнозирование успешности грантов и проектов] По описанию заявки оценить перспективность выполнения данного проекта. | ||
+ | * [http://tunedit.org/challenge/VLNetChallenge/ Разработка рекомендательного алгоритма], который делает актуальные предложения купить какой-то товар, воспользоваться услугой или прочитать материал. | ||
+ | * [http://www.kaggle.com/c/dunnhumbychallenge Предсказывание визитов покупателей и сумм покупок для сети супермаркетов] Разработка алгоритма, который предсказывает дату первого визита и сумму покупки каждого клиента. | ||
+ | * [http://www.kaggle.com/c/PhotoQualityPrediction/ Оценка фотографий по метаданным] Прогноз «интересности» фото-материалов на основе анализа названия, описания, GPS-координат съёмки и т.п. | ||
+ | * [http://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/ Задача кредитного скоринга] Прогнозирование надёжности клиента банка по обязательствам выплаты процентов кредита. | ||
+ | |||
[[Категория:Учебные курсы]] | [[Категория:Учебные курсы]] | ||
+ | [[Категория:Семинары]] | ||
+ | [[Категория:Научные школы]] | ||
+ | [[Категория:МГУ]] |
Текущая версия
Руководитель спецсеминара: д.ф.-м.н., профессор Дьяконов Александр Геннадьевич
Направления работы на спецсеминаре
|
В рамках работы на спецсеминаре есть два направления исследования:
- Теоретическое. Проводится в рамках алгебраического подхода к решению задач распознавания. Суть подхода: на алгоритмах, которые решают задачи обработки и анализа данных, специальным образом вводятся алгебраические операции. Например, можно складывать алгоритмы (получается опять алгоритм), умножать и т. д. Среди получаемых алгебраических выражений над «естественными» алгоритмами есть высокоэффективные алгоритмы. На спецсеминаре рассматриваются вопросы: как их строить, анализировать, реализовывать на ЭВМ и т. д. и т. п. Здесь же возникают задачи современной теории интерполяции: построения функций специального вида, заданных частично. Можно заниматься дискретным направлением: решать подобные задачи для функций, принимающих значения 0 и 1. Данное направление представляет особую ценность студентам, которые хотят получить самостоятельные результаты в науке и продолжить обучение в аспирантуре.
- Прикладное. Решаются реальные прикладные задачи анализа данных (data mining). Например, построение рекомендательных систем, прогнозирование свойств динамических графов (в том числе и графов социальных сетей), прогнозирование поведения потребителей, анализ метаданных, классификация сигналов головного мозга, классификация сигналов-показаний работы механизмов, настройка спам-фильтров, автоматическая рубрикация текстов, прогнозирование финансовых временных рядов. От студентов требуется желание глубоко понять задачу (данные и скрытые в них закономерности), умение быстро осваивать новые методы (в незнакомой области), хорошо программировать, выдвигать гипотезы и фантазировать (последнее очень важно).
См. также «Правила для постоянных участников». |
Заседания спецсеминара
В осеннем семестре 2019 года заседания будут проходить по понедельникам, начиная с 16 сентября, раз в две недели (через одну), начало в 18:20, ауд. 508. Вход свободный. |
Заседания 2019—2020 уч. года
Расписание доступно по ссылке.
Дата | Докладчик | Доклад | Материалы |
---|---|---|---|
16 сентября 2019 | Иванов Сергей Максимович (617) | Метод обратного распространения ошибки
Пытаемся навести порядок в математике, стоящей за концепцией обучения нейросетей. | слайды |
16 сентября 2019 | Иванов Сергей Максимович (617) | Задачи глубинного обучения
Рассматриваем, какие задачи можно решать при помощи методов глубинного обучения. | слайды |
30 сентября 2019 | Думбай Алексей Дмитриевич (617) | Python. Подходы, приемы, интересные факты. | слайды |
28 октября 2019 | Иванов Сергей Максимович (617) | Трансформер | слайды |
28 октября 2019 |
Заседния в предыдущих семестрах:
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2018-2019 уч. года.
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года.
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года.
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. года.
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013—2014 уч. года (осенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (весенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (осенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (весенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2010-2011 уч. года (весенний семестр).
Участники прошлых лет
Год выпуска | Участники |
---|---|
2018 бак |
Иванов Сергей
|
2017 бак |
Никишин Евгений
Каюмов Эмиль
Севастопольский Артём
|
2018 маг |
Викулин Всеволод
Кудрявцев Георгий
Рысьмятова Анастасия
Вихрева Мария
|
2017 маг |
Кибитова Валерия
Гурьянов Алексей
|
аспиранты 1 г.о. |
Трофимов Михаил
|
аспиранты 3 г.о. |
|
Выпускники спецсеминара
Год выпуска | Выпускники |
---|---|
Аспирант, 2010 |
Карпович Павел
Диссертация: «K-сингулярные системы точек в алгебраическом подходе к распознаванию образов» (2010, успешно защищена 18.02.2011 по специальности 01.01.09). |
2015 бак |
Славнов Константин
|
2015 |
Харациди Олег
|
2014 |
|
2013 |
Бобрик Ксения
Ермушева Александра
Кириллов Александр
Кондрашкин Дмитрий (перевёлся на другой спецсеминар)
|
2012 |
|
2010 |
Ахламченкова Ольга
Токарева (Одинокова) Евгения
|
2009 |
Власова Юлия
Логинов Вячеслав
Фёдорова Валентина
Чучвара Алексндра (бакалавр)
|
2008 |
Ломова Дарья
Вершкова Ирина
|
2007 |
Кнорре Анна
Карпович Павел
Сиваченко Евгений
|
2006 |
Ховратович (Курятникова) Татьяна
Мошин Николай
|
2005 |
Каменева Наталия
Силкин Леонид
|
Некоторые решаемые прикладные задачи
- Прогнозирование временных рядов По характеристикам процесса в прошлом предсказать поведение в будущем. Знание о прошлом может быть неполным или ошибочным. Типичный пример: прогнозирование денежных сумм, которые будут сниматься с банкомата в течение следующей недели.
- Классификация технических сигналов и сигналов головного мозга По описанию изменения некоторой характеристики процесса необходимо определить её класс. Например, по электрокортикограмме определить ментальное состояние человека. При этом обучающая выборка (данные, которые у нас есть) была собрана достаточно давно, а тестирование алгоритма будет проводиться потом (при изменённых внешних условиях, а следовательно, при изменённых характеристиках данных).
- Фильтрация спама Настроить спам-фильтр на некотором универсальном обучающем множестве (данных спам-ловушек) так, чтобы он хорошо работал на компьютере конкретного пользователя (без дополнительной донастройки).
- Иерархическая классификация текстов Написать алгоритм автоматической категоризации документов. Например, новостные рассылки необходимо распределить по каталогам «спорт/футбол», «спорт/биатлон», «музыка/концерты», «музыка/рок/исполнители» и т. д.
- Ранжирование документов на основе обучающего множества Написать алгоритм, который оценивает релевантность документа поисковому запросу. Для фиксированного запроса упорядочить документы (используя их признаковые описания) так, чтобы порядок отражал «адекватность» запроса.
- Прогноз связности графа социальной сети Предсказать изменения динамического графа социальной сети, в частности, появление новых рёбер.
- Прогнозирование успешности грантов и проектов По описанию заявки оценить перспективность выполнения данного проекта.
- Разработка рекомендательного алгоритма, который делает актуальные предложения купить какой-то товар, воспользоваться услугой или прочитать материал.
- Предсказывание визитов покупателей и сумм покупок для сети супермаркетов Разработка алгоритма, который предсказывает дату первого визита и сумму покупки каждого клиента.
- Оценка фотографий по метаданным Прогноз «интересности» фото-материалов на основе анализа названия, описания, GPS-координат съёмки и т.п.
- Задача кредитного скоринга Прогнозирование надёжности клиента банка по обязательствам выплаты процентов кредита.