Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(категория)
(→Работа на спецсеминаре состоит из двух направлений:)
Строка 2: Строка 2:
==Работа на спецсеминаре состоит из двух направлений:==
==Работа на спецсеминаре состоит из двух направлений:==
-
# '''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. Доказано ([[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И. Журавлёвым]]), что 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. Данное направление представляет особую ценность студентам, которые хотят получить самостоятельные результаты в науке, продолжить обучение в аспирантуре.
+
# '''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. Доказано ([[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И. Журавлёвым]]), что 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. 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. Например, 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, фантазировать (последнее очень важно).
+
# '''Прикладное.''' Решаются реальные прикладные задачи анализа данных (data mining). Например, 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).
==Участники спецсеминара:==
==Участники спецсеминара:==

Версия 10:18, 14 января 2010

Руководитель спецсеминара: к.ф.-м.н. Дьяконов Александр Геннадьевич

Работа на спецсеминаре состоит из двух направлений:

  1. 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. Доказано (Ю.И. Журавлёвым), что 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. Данное направление представляет особую ценность студентам, которые хотят получить самостоятельные результаты в науке и продолжить обучение в аспирантуре.
  2. Прикладное. Решаются реальные прикладные задачи анализа данных (data mining). Например, 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).

Участники спецсеминара:

Год выпускаУчастники
2012

Платонова Елена

  • Семестровая работа (5 семестр) «Муравьиные алгоритмы»

Карпович Павел (аспирант)

  • 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, №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. - 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. – М. МАКС Пресс, 2009. С. 41-44.
2010

Ахламченкова Ольга

  • Дипломная работа «Машинное обучение в задачах ранговой регрессии»

Одинокова Евгения

  • Дипломная работа «Иерархические методы классификации текстов»
2009

Власова Юля

  • Дипломная работа «Генерация признаков в задаче классификации сигналов» (PDF, 929 КБ).
  • 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.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

  • Дипломная работа «Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейросетей с откликом»

Фёдорова Валентина

  • Дипломная работа «Локальные методы прогнозирования временных рядов»
  • 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)

  • Квалификационная работа «Частичное машинное обучение в задачах классификации текстов»
2008

Ломова Дарья

  • Дипломная работа «Выделение закономерностей во временных рядах методом анализа главных компонент»

Вершкова Ирина

  • Дипломная работа «Локальная и глобальная согласованность в интеллектуальном анализе данных»
2007

Кнорре Анна

  • Дипломная работа «Надежность алгоритмов распознавания, основанных на синтезе дизъюнктивных нормальных форм»

Карпович Павел

  • Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов распознавания образов»

Сиваченко Евгений

  • Дипломная работа «Нейросетевой поиск логических закономерностей»
2006

Ховратович Татьяна

  • Дипломная работа «Критерии корректности в задачах распознавания образов с малым числом признаков»

Мошин Николай

  • Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов решения задачи выполнимости».
2005

Каменева Наталья

  • Дипломная работа «Эффективные логические алгоритмы распознавания, основанные на синтезе ДНФ»

Силкин Леонид

  • Дипломная работа «Оценка разделяющей способности признаков при кодировании информации в задачах распознавания»
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0_%D0%BD%D0%B0%D0%B4_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%B0%D0%BC%D0%B8_%D0%B8_%D1%8D%D0%B2%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9»
Личные инструменты