Участник:Dmitry Vetrov

Материал из MachineLearning.

Версия 20:22, 14 октября 2011

Написать письмо.

Ветров Дмитрий Петрович (р. 1981г.) - научный сотрудник и ученый секретарь каф. ММП ф-та ВМК МГУ, а также заведующий лабораторией нейроинформатики в Курчатовском научном центре, руководитель спецсеминара "Байесовские методы машинного обучения". Окончил факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова в 2003г., получил степень кандидата физико-математических наук в 2006г (тема диссертации "Влияние устойчивости алгоритмов классификации на точность их работы"). Автор более 90 научных публикаций, включая 15 статей в научных журналах. Лауреат стипендии Президента РФ для аспирантов (2005), гранта Президента РФ для молодых кандидатов наук (2008-2009, 2010-2011), стипендии МГУ для талантливых молодых преподавателей и ученых (2010, 2011). Руководитель двух проектов РФФИ.

Область научных интересов: байесовские методы в машинном обучении, графические модели, компьютерное зрение, когнитивные исследования. Подробнее об основых направлениях научной деятельности см. спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"

Д.П. Ветров читает лекции по курсам "Математические основы теории прогнозирования", "Математические методы прогнозирования", "Байесовские методы машинного обучения", "Структурные методы анализа изображений и сигналов".

Хобби: всемирная история, альтернативная история, геополитика, вторая мировая война.

Список избранных научных публикаций

• A. Osokin, D. Vetrov, V. Kolmogorov. Submodular Decomposition Framework for Inference in Associative Markov Networks with Global Constraints. Proceedings of International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2011), 2011.
• B. Yangel, D. Vetrov. Image Segmentation with a Shape Prior Based on Simplified Skeleton. Proceedings of International Workhop on Energy Minimization Methods (EMMCVPR2011), 2011.
• P. Voronin, D. Vetrov. Intermodal Registration Algorithm for Segmentation of Mouse Brain Images. Proceedings of International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (PRIA2010), 2010, Vol.2, pp.377-381.
• D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data. Proceedings of Asian Conference on Machine Learning (ACML’2010), 2010.
• V. Vishnevsky, D. Vetrov. The Algorithm for Detection of Fuzzy Behavioral Patterns. Proceedings of Measuring Behavior 2010, 7th International Conference on Methods and Techniques in Behavioral Research, ISBN 978-90-74821-86-5.
• D. Kropotov, D. Vetrov. General solutions for information-based and Bayesian approaches to model selection in linear regression and their equivalence. Pattern Recognition and Image Analysis, 2009, Volume 19, Number 3, 447-455.
• D. Kropotov, D. Vetrov. On One Method of Non-Diagonal Regularization in Sparse Bayesian Learning. Proc. of 24th International Conference on Machine Learning (ICML2007), 2007.

Единственное в жизни интервью

Мое интервью в факультетской газете "В ногу с жизнью", в котором я рассказываю о том, чем занимаюсь, как работаю со студентами и что бы я делал на месте второкурсников. Правда, ситуацию в мировой экономике я оценил, пожалуй, слишком пессимистично, и слава Богу :) Жаль, вырезали кусочек, в котором я рассказывал как своего аспиранта учил находить ставку оптимального кретитования предприятий с помощью метода простой итерации (которому на ВМК, в отличие от экономфака, учат), когда он мне показал "хитрые таблицы расчета ставки", используемые экономистами

JPEG-файл (JPG, 626 КБ) JPEG-файл (JPG, 626 КБ)

Популярные лекции на отвлеченные темы

Лекция про Первую Мировую войну

Фотоальбом о немногочисленных путешествиях

А здесь можно посмотреть несколько фотографий с ехидными комментариями из разных мест, куда нелегкая заносила. Правда, для этого придется зарегистрироваться вконтактах. Чтобы не утомлять, выбирал по одной-две из одной поездки.