Участник:Dj
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Курсы) |
|||
(8 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 7: | Строка 7: | ||
Выпускник факультета [[ВМиК МГУ|ВМК]] [[МГУ]], [http://lnip.su/ школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв]. | Выпускник факультета [[ВМиК МГУ|ВМК]] [[МГУ]], [http://lnip.su/ школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв]. | ||
<br/> | <br/> | ||
- | + | Профессор кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]]. | |
<br/> | <br/> | ||
Руководитель спецсеминара '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]'''. | Руководитель спецсеминара '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]'''. | ||
Строка 32: | Строка 32: | ||
== Курсы == | == Курсы == | ||
+ | * обязательный курс для 3 потока бакалавров ВМК [https://github.com/Dyakonov/MLDM Машинное обучение и анализ данных (Machine Learning and Data Mining)] | ||
* спецкурс для бакалавров ВМК [[Введение в машинное обучение]] | * спецкурс для бакалавров ВМК [[Введение в машинное обучение]] | ||
* обязательный курс для магистров ММП [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладные задачи анализа данных]] | * обязательный курс для магистров ММП [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладные задачи анализа данных]] | ||
* курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) [[Прикладная алгебра (часть I)]] | * курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) [[Прикладная алгебра (часть I)]] | ||
+ | * экспериментальный курс для бакалавров ММП [https://github.com/Dyakonov/DL Глубокое обучение (Deep Learning)] | ||
+ | |||
+ | |||
+ | * программа в рамках проекта OzonMasters [https://ozonmasters.ru/ml Машинное обучение] | ||
Строка 45: | Строка 50: | ||
* <strike>Спецкурс «Прикладной анализ данных» для бакалавров</strike> | * <strike>Спецкурс «Прикладной анализ данных» для бакалавров</strike> | ||
+ | == Избранные статьи == | ||
+ | |||
+ | * T. Grigorios, P. Apostolos, Q. Weining et al. [https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-11746-1_40 Wise 2014 challenge: Multi-label classification of print media articles to topics] // Lecture Notes in Computer Science. — 2014. — Vol. 8787. — P. 541–548. | ||
+ | |||
+ | * Дьяконов А.Г. [https://bijournal.hse.ru/2014--1%20(27)/120486363.html Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей] // Бизнес-информатика. — 2014. — Т. 1, № 27. — С. 68–77. | ||
+ | |||
+ | * Дьяконов А.Г. [https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-32115-3_51 A blending of simple algorithms for topical classification] // Lecture Notes in Computer Science. — 2012. — Vol. 7413. — P. 432–438. | ||
+ | |||
+ | * Дьяконов А.Г. [http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=im&paperid=5404&option_lang=rus Критерии вырожденности матрицы попарных l1-расстояний и их обобщения] // Известия РАН. Серия математическая. — 2012. — Т. 2012, № 76:3. — С. 93–110. | ||
+ | |||
+ | * Дьяконов А. Г. [http://ecsocman.hse.ru/data/2012/06/06/1271384006/5.pdf Алгоритмы для рекомендательной системы: технология lenkor] // Бизнес-информатика. — 2012. — № 1 (19). — С. 32–39. | ||
== Полезное == | == Полезное == |
Версия 18:48, 15 января 2020
|
Дьяконов Александр Геннадьевич
Выпускник факультета ВМК МГУ, школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв.
Почта: djakonov+собака+мэил.ру |
Блог
Персональная страница
Научные интересы
- машинное обучение (machine learning) и прикладные задачи анализа данных (data mining)
- алгебраический подход и теория интерполяции
- дискретная математика
Курсы
- обязательный курс для 3 потока бакалавров ВМК Машинное обучение и анализ данных (Machine Learning and Data Mining)
- спецкурс для бакалавров ВМК Введение в машинное обучение
- обязательный курс для магистров ММП Прикладные задачи анализа данных
- курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) Прикладная алгебра (часть I)
- экспериментальный курс для бакалавров ММП Глубокое обучение (Deep Learning)
- программа в рамках проекта OzonMasters Машинное обучение
-
Алгоритмы, модели, алгебры, лекции -
Практикум на ЭВМ (317), архив: старый сайт -
«Математические основы теории прогнозирования» (3 поток 4 курса) в Казахстанском филиале МГУ. -
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» -
Спецкурс «Булевы уравнения и проблема SAT» -
Мини-спецкурс «Шаманство в анализе данных» -
Спецкурс «Прикладной анализ данных» для бакалавров
Избранные статьи
- T. Grigorios, P. Apostolos, Q. Weining et al. Wise 2014 challenge: Multi-label classification of print media articles to topics // Lecture Notes in Computer Science. — 2014. — Vol. 8787. — P. 541–548.
- Дьяконов А.Г. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-информатика. — 2014. — Т. 1, № 27. — С. 68–77.
- Дьяконов А.Г. A blending of simple algorithms for topical classification // Lecture Notes in Computer Science. — 2012. — Vol. 7413. — P. 432–438.
- Дьяконов А.Г. Критерии вырожденности матрицы попарных l1-расстояний и их обобщения // Известия РАН. Серия математическая. — 2012. — Т. 2012, № 76:3. — С. 93–110.
- Дьяконов А. Г. Алгоритмы для рекомендательной системы: технология lenkor // Бизнес-информатика. — 2012. — № 1 (19). — С. 32–39.