Участник:Dmitry Vetrov

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 3: Строка 3:
'''[[Служебная:EmailUser/Dmitry Vetrov|Написать письмо]]'''.
'''[[Служебная:EmailUser/Dmitry Vetrov|Написать письмо]]'''.
-
Ветров Дмитрий Петрович (р. 1981г.) - кандидат физико-математических наук, доцент, ученый секретарь [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|каф. ММП ф-та ВМК МГУ]], руководитель спецсеминара [[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|"Байесовские методы машинного обучения"]] и группы [http://bayesgroup.ru Байесовских методов] в МГУ. 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 120 научных публикаций. 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, 2013, 2014), стипендии ВМК для них же (2012), стипендии Президента для молодых ученых (2012-2014). Руководитель гранта РФФИ мол_а_вед для ведущих научных групп под руководством молодых ученых (2013-2014).
+
Ветров Дмитрий Петрович (р. 1981г.) - кандидат физико-математических наук, профессор-исследователь ФКН ВШЭ, ведущий исследователь Яндекса, руководитель спецсеминара [[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|"Байесовские методы машинного обучения"]] и группы [http://bayesgroup.ru Байесовских методов] в МГУ. 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 120 научных публикаций. 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, 2013, 2014), стипендии ВМК для них же (2012), стипендии Президента для молодых ученых (2012-2014). Руководитель гранта РФФИ мол_а_вед для ведущих научных групп под руководством молодых ученых (2013-2014).
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"|спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"]]
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"|спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"]]
Строка 11: Строка 11:
Хобби: всемирная история, альтернативная история, геополитика, Вторая мировая война.
Хобби: всемирная история, альтернативная история, геополитика, Вторая мировая война.
-
=== Список избранных научных публикаций ===
 
-
*P. Voronin, D. Vetrov, and K. Ismailov. [https://dl.dropboxusercontent.com/u/7165099/PatRec1302017VoroninKOR.pdf An Approach to Segmentation of Mouse Brain Images via Intermodal Registration] An Approach to Segmentation of Mouse Brain Images via Intermodal Registration. Pattern Recognition and Image Analysis, 23(2):335-339, 2013.
 
-
*R. Shapovalov, D. Vetrov, P. Kohli. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/pkohli/papers/svk_cvpr2013.pdf Spatial Inference Machines] Spatial Inference Machines. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013.
 
-
*K. Nekrasov, D. Laptev, D. Vetrov. [http://dl.dropboxusercontent.com/u/7165099/PatRec1301009NekrasovKOR.pdf Automatic Determination of Cell Division Rate Using Microscope Images] Automatic Determination of Cell Division Rate Using Microscope Images, Pattern Recognition and Image Analysis, 23(1):1–6, 2013.
 
-
*A. Osokin, D. Vetrov. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2012/08/SMR_HiPot12_supplementary.pdf Submodular Relaxation for MRFs with High-Order Potentials] Submodular Relaxation for MRFs with High-Order Potentials. HiPot: ECCV 2012 Workshop on Higher-Order Models and Global Constraints in Computer Vision, 2012.
 
-
*D. Vetrov, A. Osokin. [[Media:dissml2011_GPLD.pdf| Graph Preserving Label Decomposition in Discrete MRFs with Selfish Potentials.]] Proceedings of International Workshop on Discrete Optiization in Machine learning (DISSML NIPS 2011), 2011.
 
-
*A. Osokin, D. Vetrov, V. Kolmogorov. [[Media:OVK_CVPR11_SMD.pdf| 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. [[Media:Final.pdf| Image Segmentation with a Shape Prior Based on Simplified Skeleton.]] Proceedings of International Workhop on Energy Minimization Methods (EMMCVPR2011), 2011.
 
-
*P. Voronin, D. Vetrov. [[Media:Intermodal_registration_pria_2010.doc‎| 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. [[Media:Kropotov10a.pdf| Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data.]] Proceedings of Asian Conference on Machine Learning (ACML’2010), 2010.
 
-
*V. Vishnevsky, D. Vetrov. [[Media:Vishnevskiy_FullPaper2.3.pdf| 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. [http://www.springerlink.com/content/w1722x4387p64334/ 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. [[Media:Revm.pdf| 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 ===
=== Единственное в жизни интервью ===
Строка 58: Строка 45:
<videoflash type="youtube">D5yM9e_b7CU</videoflash>
<videoflash type="youtube">D5yM9e_b7CU</videoflash>
|}
|}
-
 
-
=== Фотоальбом о немногочисленных путешествиях ===
 
-
А [http://vkontakte.ru/albums1164422 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.
 

Версия 23:08, 18 ноября 2016

Написать письмо.

Ветров Дмитрий Петрович (р. 1981г.) - кандидат физико-математических наук, профессор-исследователь ФКН ВШЭ, ведущий исследователь Яндекса, руководитель спецсеминара "Байесовские методы машинного обучения" и группы Байесовских методов в МГУ. 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 120 научных публикаций. 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, 2013, 2014), стипендии ВМК для них же (2012), стипендии Президента для молодых ученых (2012-2014). Руководитель гранта РФФИ мол_а_вед для ведущих научных групп под руководством молодых ученых (2013-2014).

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 "Байесовские методы машинного обучения", "Графические модели" в МГУ и в школе Анализа данных Яндекса.

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


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 (часть 1 и часть 2)

Лекция про Историю Древнего Рима (часть 1 и часть 2)

Лекция про Великую Французскую революцию (часть 1 и часть 2)

Лекция про Наполеоновские войны (видео)

Лекция про Вторую мировую войну(видео)

Лекция про Революцию 1917года и Гражданскую войну в России(видео)

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