Участник:Dj
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Научные интересы) |
(→Некоторые события научной и педагогической жизни) |
||
Строка 39: | Строка 39: | ||
{| border="1" | {| border="1" | ||
!Год|| | !Год|| | ||
+ | |- | ||
+ | |2014|| | ||
+ | * Назван лучшим преподавателем вуза [http://ria.ru/society/20140422/1004993769.html в области информационных технологий]. | ||
+ | * Второе место (из 116) на конкурсе [http://www.kaggle.com/c/lshtc/leaderboard Large Scale Hierarchical Text Classification] по созданию алгоритма иерархической классификации текстов Википедии. | ||
+ | |- | ||
+ | |2013|| | ||
+ | * Разработал и начал читать [[Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»]], который победил в конкурсе [http://ria.ru/society/20140422/1004993769.html инновационных учебных технологий]. | ||
+ | * Победитель [http://olymp.wikimart.ru/ Олимпиады Викимарта] (по анализу поведения пользователей интернет-магазина). | ||
+ | * Организовал соревнование [Соревнование Inventum Data Mining Contest]]. | ||
|- | |- | ||
|2012|| | |2012|| |
Версия 10:15, 25 апреля 2014
|
Дьяконов Александр Геннадьевич
д.ф.-м.н., уч.зв.: доцент
|
Мои обновления
- Лекция «Чему не учат в анализе данных и машинном обучении» принимаю любые предложения и замечания по содержанию.
Некоторые события научной и педагогической жизни
Год | |
---|---|
2014 |
|
2013 |
|
2012 |
|
2011 |
|
2010 |
|
2009 |
|
2008 |
|
2007 |
|
2006 |
|
2005 |
|
2004 |
|
2003 |
|
2002 |
|
2000 |
|
Научные интересы
- классификация (распознавание образов), регрессия, прогнозирование и задачи рекомендации
- дискретная математика
- алгебраический подход и теория интерполяции
- прикладные задачи анализа данных (data mining)
Преподавание в МГУ
- Cпецсеминар «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»
- Прикладная алгебра (часть I), лекции и семинары
- 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