Участник:Artemov

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
 
(9 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
Преподаватель ФКН ВШЭ, аналитик Yandex Data Factory.
Преподаватель ФКН ВШЭ, аналитик Yandex Data Factory.
 +
E-mail: [mailto:aartemov@hse.ru|aartemov@hse.ru]
== Научные интересы ==
== Научные интересы ==
-
*
+
* Статистика случайных процессов, процедуры обнаружения разладок и аномалий временных рядов
 +
* Компьютерное зрение
 +
* Глубинное обучение и нейронные сети
-
Байесовские методы машинного обучения
+
== Избранные публикации ==
-
Методы обучения и вывода в графических моделях
+
-
Методы оптимизации в машинном обучении
+
-
Практический интеллектуальный анализ данных
+
-
Избранные публикации
+
-
Кропотов Д.А. Эффективный метод обучения L1-регуляризованной байесовской линейной регрессии, ИОИ-2012 link
+
# Artemov A., Burnaev E. Ensembles of detectors for online detection of transient changes //Eighth International Conference on Machine Vision. — International Society for Optics and Photonics, 2015. — pp. 98751Z-98751Z-5.
-
D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data // ACML 2010. link
+
# Artemov A., Burnaev E., Lokot A. Nonparametric decomposition of quasi-periodic time series for change-point detection //Eighth International Conference on Machine Vision. — International Society for Optics and Photonics, 2015. — pp. 987520-987520-5.
-
A. Osokin, D. Vetrov, D. Kropotov. 3D Reconstruction of Mouse Brain from a Sequence of 2D Brain Slices in Application to Allen Brain Atlas // Lecture Notes in Bioinformatics, Vol. 6160, Springer, 2010, pp. 291-303. link
+
# Ustyuzhanin, A., Artemov, A., Kazeev, N., & Redkin, A. Event Index — an LHCb Event Search System //Journal of Physics: Conference Series. — IOP Publishing, 2015. — Vol. 664. — No. 3. — pp. 032019.
-
Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Осокин А.А. Автоматическое определение количества компонент в ЕМ-алгоритме восстановления смеси нормальных распределений // ЖВМиМФ, т. 50, №4, 2010, с. 1-14. link
+
# Artemov A. V., Burnaev E. V. Optimal Estimation of a Signal Perturbed by a Fractional Brownian Noise //Theory of Probability & Its Applications. — 2016. — Vol. 60. — No. 1. — pp. 126–134.
-
Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Алгоритм множественного трекинга лабораторных животных // ММРО-2009. (PDF, 832 Кб)
+
# Artemov A., Burnaev E. Detecting Performance Degradation of Software-Intensive Systems in the Presence of Trends and Long-Range Dependence //16th IEEE International Conference on Data Mining Workshops, 2016. – pp. 29–36.
-
D.Kropotov, D.Vetrov. General Solutions for Information-Based and Bayesian Approaches to Model Selection in Linear Regression and Their Equivalence // PRIA, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 447-455. link
+
# Artemov A. V. Effective signal extraction via local polynomial approximation under long-range dependency conditions //Accepted for publication in Lobachevskii Journal of Mathematics. — 2016. — Vol. 37. — Issue 1.
-
E.Lomakina-Rumyantseva, P.Voronin, D.Kropotov, D.Vetrov, A.Konushin. Video Tracking and Behaviour Segmentation of Laboratory Rodents // PRIA, Vol. 19, No. 4, 2009, pp. 616-622. link
+
-
D. Kropotov, D. Vetrov. An Automatic Relevance Determination Procedure Based on Akaike Information Criterion for Linear Regression Problems // ICML Workshop on Sparse Optimization and Variable Selection, 2008. link
+
-
Kropotov D., Vetrov D. On One Method of Non-Diagonal Regularization in Sparse Bayesian Learning // ICML 2007. link
+
-
Васильев О.М., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Представление и обнаружение знаний в экспертных системах для задач распознавания образов // ЖВМиМФ, том 47, №8, 2007 link
+
-
Учебные курсы
+
-
Курс «Байесовские методы машинного обучения»
+
== Учебные курсы ==
-
Курс «Графические модели»
+
 
-
Курс «Математические основы теории прогнозирования»
+
* Курс «[[Статистика случайных процессов (курс лекций, ФКН ВШЭ)|Вероятностные модели и статистика случайных процессов]]», ФКН ВШЭ, 3 курс
-
Курс «Прикладная алгебра»
+
* Курс «[[Глубинное обучение (курс лекций)|Глубинное обучение]]», ММП ВМК МГУ, 6 курс
-
Спецкурс «Методы оптимизации в машинном обучении»
+
-
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»
+

Текущая версия

Преподаватель ФКН ВШЭ, аналитик Yandex Data Factory.

E-mail: [1]

Научные интересы

  • Статистика случайных процессов, процедуры обнаружения разладок и аномалий временных рядов
  • Компьютерное зрение
  • Глубинное обучение и нейронные сети

Избранные публикации

  1. Artemov A., Burnaev E. Ensembles of detectors for online detection of transient changes //Eighth International Conference on Machine Vision. — International Society for Optics and Photonics, 2015. — pp. 98751Z-98751Z-5.
  2. Artemov A., Burnaev E., Lokot A. Nonparametric decomposition of quasi-periodic time series for change-point detection //Eighth International Conference on Machine Vision. — International Society for Optics and Photonics, 2015. — pp. 987520-987520-5.
  3. Ustyuzhanin, A., Artemov, A., Kazeev, N., & Redkin, A. Event Index — an LHCb Event Search System //Journal of Physics: Conference Series. — IOP Publishing, 2015. — Vol. 664. — No. 3. — pp. 032019.
  4. Artemov A. V., Burnaev E. V. Optimal Estimation of a Signal Perturbed by a Fractional Brownian Noise //Theory of Probability & Its Applications. — 2016. — Vol. 60. — No. 1. — pp. 126–134.
  5. Artemov A., Burnaev E. Detecting Performance Degradation of Software-Intensive Systems in the Presence of Trends and Long-Range Dependence //16th IEEE International Conference on Data Mining Workshops, 2016. – pp. 29–36.
  6. Artemov A. V. Effective signal extraction via local polynomial approximation under long-range dependency conditions //Accepted for publication in Lobachevskii Journal of Mathematics. — 2016. — Vol. 37. — Issue 1.

Учебные курсы

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Artemov»
Личные инструменты