Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Перейти к: навигация, поиск

Версия 11:02, 8 сентября 2015

Руководитель спецсеминара: д.ф.-м.н., профессор Дьяконов Александр Геннадьевич

Направления работы на спецсеминаре

См. также «Правила для постоянных участников».

Информация для второкурсников!

Содержание

1 Направления работы на спецсеминаре
2 Заседания спецсеминара
3 Заседания 2015—2016 уч. года
4 Текущие задания участников спецсеминара
5 Возможные темы для будущих докладов
6 Участники спецсеминара
7 Выпускники спецсеминара
8 Некоторые решаемые прикладные задачи

В рамках работы на спецсеминаре есть два направления исследования:

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. 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. Здесь же возникают задачи современной теории интерполяции: построения функций специального вида, заданных частично. Можно заниматься дискретным направлением: решать подобные задачи для функций, принимающих значения 0 и 1. 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 (data mining). Например, построение рекомендательных систем, прогнозирование свойств динамических графов (в том числе и графов социальных сетей), прогнозирование поведения потребителей, анализ метаданных, 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).

Заседания спецсеминара

Заседания проходят по средам в ауд. 607, начало в 18:10. Вход свободный.

Заседания 2015—2016 уч. года

Дата	Докладчик	Доклад	Материалы
16 сентября 2015	Дьяконов Александр, руководитель	Организационные вопросы: производственная практика, курсовые и дипломные работы, распределение тем докладов
23 сентября 2015

Заседния в предыдущих семестрах:

Текущие задания участников спецсеминара

{{{1}}}

Участник	Задание (каждый сам заполняет свою ячейку)	Комментарий
Нижибицкий Евгений (А1)	Подготовка плана-проспекта диссертации, статьи в журнале из списка ВАК (подача до декабря).
Остапец Андрей (А1)	Подготовка плана-проспекта диссертации, статьи в журнале из списка ВАК (подача до декабря).
Кудрявцев Георгий (417)	Определение темы ВКР и ПП.
Рысьмятова Анастасия (417)	Определение темы ВКР и ПП.
Вихрева Мария (417)	Определение темы ВКР и ПП.
Каюмов Эмиль (317)	Выбор задачи (Kaggle) для исследования.
Никишин Евгений (317)	Выбор задачи (Kaggle) для исследования.
Севастопольский Артём (317)	Выбор задачи (Kaggle) для исследования.
Трофимов Михаил (МФТИ)
Гущин Александр (МФТИ)

Возможные темы для будущих докладов

Источник	Пояснение	Возможные темы
статьи журнала	Доклады по статьям журнала Journal of Machine Learning Research
ссылки	Ансамблирование алгоритмов
Mining of Massive Datasets	Много актуальных тем - доклады прямо по главам книги. Необходимо посмотреть также дополнительную литературу.
Kaggle	Как всегда - обзор свежих интересных задач.
pca.narod.ru	Много материалов про многомерный метод главных компонент. Тем - куча. Можно походить по ссылкам - посмотреть смежные области.
hp Kleinber	Много разных интересных статей и книг по графам, соцсетям, играм и т.п. В докладе можно изложить содержание 1-3 статей.
гугл: multi-dimensional sparse matrix, multi-dimensional sparse svd	Всё, что касается решения задач с факторными признаками.	Многомерный метод SVD: алгоритмы и приложения

Участники спецсеминара

Год выпуска	Участники
2016 бак	Кудрявцев Георгий Курсовая работа «Методы сравнения траекторий». Доклад «Сверточные сети и метод водораздела для семантической сегментации RGBD-видео». Доклад «Закон Бенфорда». Рысьмятова Анастасия Курсовая работа «Методы отбора признаков». Доклад «Основы эконометрики». Доклад «Выявление мошенничества с кликами в интернет-рекламе». Вихрева Мария Курсовая работа «Dependency detection with Bayesian Networks». Доклад «Отбор признаков в графе»
2016 маг	Трофимов Михаил Доклад «Факторизационные машины» слайды. Трофимов М. И. Использование нелинейный смесей экспертов в задачах классификации // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2015. С. 71-72.
аспиранты 1 г.о.	Нижибицкий Евгений Курсовая работа «Обзор методов классификации документов». Доклад «Три задачи прогноза на основе текстов». Курсовая работа «Методы прогнозирования на основе текстов». Доклад «Трекинг при помощи фильтра частиц». Доклад «Относительная перплексия как мера качества тематических моделей» на конференции «Ломоносов 2014» (тезис (pdf), презентация (pdf)). Нижибицкий Е. А. Относительная перплексия как мера качества тематических моделей // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 37-40. Дипломная работа «Трекинг объектов на видео при помощи фильтра частиц». 3-е место в конкурсе дипломных работ 2014 года. Нижибицкий Е. А. Трекинг в видеопоследовательностях при помощи фильтра частиц // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 46-47. Статья «Композиции признаков для видеотрекинга при помощи фильтра частиц» (на рецензии в журнале JMLDA). Остапец Андрей Курсовая работа «Обзор методов линейного регрессионного анализа». Доклад «Deep Learning». Курсовая работа «Применение методов регрессионного анализа для решения задачи прогнозирования временных финансовых рядов». Доклад «Анализ сигналов сенсорных устройств». Остапец А. А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 41-43. Дипломная работа «Анализ сигналов сенсорных устройств». Остапец А. А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 44-46. Остапец А. А. Определение местоположения телефона по данным сенсоров // Машинное обучение и анализ данных. 2014. T. 1, № 9. C. 1232—1245 Остапец А. А. Алгебраический подход к задаче иерархической классификации текстов // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2015. С. 54-55.

Год выпуска

Участники

2016 бак

Кудрявцев Георгий

Курсовая работа «Методы сравнения траекторий».
Доклад «Сверточные сети и метод водораздела для семантической сегментации RGBD-видео».
Доклад «Закон Бенфорда».

Рысьмятова Анастасия

Курсовая работа «Методы отбора признаков».
Доклад «Основы эконометрики».
Доклад «Выявление мошенничества с кликами в интернет-рекламе».

Вихрева Мария

Курсовая работа «Dependency detection with Bayesian Networks».
Доклад «Отбор признаков в графе»

2016 маг

Трофимов Михаил

Доклад «Факторизационные машины» слайды.
Трофимов М. И. Использование нелинейный смесей экспертов в задачах классификации // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2015. С. 71-72.

аспиранты 1 г.о.

Нижибицкий Евгений

Курсовая работа «Обзор методов классификации документов».
Доклад «Три задачи прогноза на основе текстов».
Курсовая работа «Методы прогнозирования на основе текстов».
Доклад «Трекинг при помощи фильтра частиц».
Доклад «Относительная перплексия как мера качества тематических моделей» на конференции «Ломоносов 2014» (тезис (pdf), презентация (pdf)).
Нижибицкий Е. А. Относительная перплексия как мера качества тематических моделей // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 37-40.
Дипломная работа «Трекинг объектов на видео при помощи фильтра частиц».
3-е место в конкурсе дипломных работ 2014 года.
Нижибицкий Е. А. Трекинг в видеопоследовательностях при помощи фильтра частиц // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 46-47.
Статья «Композиции признаков для видеотрекинга при помощи фильтра частиц» (на рецензии в журнале JMLDA).

Остапец Андрей

Курсовая работа «Обзор методов линейного регрессионного анализа».
Доклад «Deep Learning».
Курсовая работа «Применение методов регрессионного анализа для решения задачи прогнозирования временных финансовых рядов».
Доклад «Анализ сигналов сенсорных устройств».
Остапец А. А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 41-43.
Дипломная работа «Анализ сигналов сенсорных устройств».
Остапец А. А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 44-46.
Остапец А. А. Определение местоположения телефона по данным сенсоров // Машинное обучение и анализ данных. 2014. T. 1, № 9. C. 1232—1245
Остапец А. А. Алгебраический подход к задаче иерархической классификации текстов // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2015. С. 54-55.

Выпускники спецсеминара

Год выпуска	Выпускники
Аспирант, 2010	Карпович Павел 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. Карпович П.А. Разделение системы точек на подмножества с невырожденными матрицами попарных расстояний // Материалы XVII Международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов 2010». – М.: Изд. отдел ВМиК МГУ, МАКС Пресс, 2010. – С. 87-88. Карпович П.А. Критерии k-сингулярности и разделение 1-сингулянрных систем // Вестник Московского университета. Секция 15. “Вычислительная математика и кибернетика” – 2010. № 4. Карпович П.А. Дьяконов А.Г. K-сингулярные системы точек, приложения в алгебраическом подходе к распознаванию // Тезисы докладов Международной научной конференции ИОИ-8 Кипр, Пафос - 2010. Диссертация: «K-сингулярные системы точек в алгебраическом подходе к распознаванию образов» (2010, успешно защищена 18.02.2011 по специальности 01.01.09).
2015 бак	Славнов Константин Доклад «Small-World Phenomena» Курсовая работа «Обработка астрономических снимков: многоуровневые модели и эвристический подход» Доклад «Некоторые задачи анализа социальных сетей» Выпускная квалификационная работа «Анализ социальных графов»
2015	Рыжков Александр Доклад «Алгоритмы анализа и обработки цифровых сигналов». Курсовая работа «Обзор и применение методов прогнозирования финансовых временных рядов». Доклад «Язык программирования Julia». Рыжков А. М. Гистограммный подход к прогнозированию финансовых временных рядов // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 84-85. Рыжков А. М. Гистограммный подход к прогнозированию финансовых временных рядов // Сборник статей молодых ученых факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 82-105. Доклад «Ансамблирование алгоритмов машинного обучения». Доклад «Deep plankton learning — road to the top». Доклад «Композиции алгоритмов, основанные на случайном лесе». Дипломная работа «Композиции алгоритмов, основанные на случайном лесе». Харациди Олег Доклад «Фильтрация оскорблений в текстовых сообщениях». Курсовая работа «Обзор методов восстановления ациклических зависимостей между случайными переменными». Доклад «Deep Learning 2». Харациди О. А. Классификация видов физической активности человека по показаниям акселерометра и гироскопа // Машинное обучение и анализ данных. 2014. T. 1, № 9. C. 1261—1272 Дипломная работа «Анализ сигналов кровяного давления».
2014	Нижибицкий Евгений Курсовая работа «Обзор методов классификации документов». Доклад «Три задачи прогноза на основе текстов». Курсовая работа «Методы прогнозирования на основе текстов». Доклад «Трекинг при помощи фильтра частиц». Доклад «Относительная перплексия как мера качества тематических моделей» на конференции «Ломоносов 2014» (тезис (pdf), презентация (pdf)). Дипломная работа «Трекинг объектов на видео при помощи фильтра частиц». 3-е место в конкурсе дипломных работ 2014 года. Статья «Композиции признаков для видеотрекинга при помощи фильтра частиц». Остапец Андрей Курсовая работа «Обзор методов линейного регрессионного анализа». Доклад «Deep Learning». Курсовая работа «Применение методов регрессионного анализа для решения задачи прогнозирования временных финансовых рядов». Доклад «Анализ сигналов сенсорных устройств». Остапец А.А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова, 2014. С. 41-43. Дипломная работа «Анализ сигналов сенсорных устройств». Остапец А.А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова, 2014. С. 44-46. Фонарев Александр Курсовая работа «Обзор алгоритмов бустинга». Доклад Исправление опечаток в поисковых запросах. Ромов Петр Алексеевич раздолбай
2013	Бобрик Ксения Тема работы «Прогнозирование временных рядов». Ермушева Александра Курсовая работа «Простые алгоритмы коллаборативной фильтрации». Тема преддипломной практики «Разработка контентных алгоритмов рекомендаций для видеосервиса». Дипломная работа «Задачи анализа данных с нестандартным функционалом качества». Кириллов Александр Курсовая работа «Матричное разложение в задаче анализа текстов». Дипломная работа «Дизъюнктивные нормальные формы специального вида для функций с малым количеством нулей». Тема преддипломной практики «Задача оптимизации и моделирования при настройке рекомендательной системы». Второе место на конкурсе Интернет-математика «Relevance Prediction Challenge» (лучший результат среди российских участников). Figurnov M., Kirillov A. Linear combination of random forests for the Relevance Prediction Challenge — 2012. Кириллов А. Н. Предсказание связности графа. // Сборник тезисов XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2012». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс, 2012, с. 101—102. Кириллов А. Н. Сравнение методов предсказания появления связей в графе. // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 629—632. Фигурнов М. В., Кириллов А. Н. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 648—651. Кондрашкин Дмитрий (перевёлся на другой спецсеминар) Курсовая работа «Обобщение критериев k-сингулярности на булев случай». Кондрашкин Д. А. Критерии представления функции многих переменных в виде суммы функций меньшего числа переменных. // Сборник тезисов XX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2013». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс. 2013. — С. 52—53. Кондрашкин Д. А. Метрические критерии представления функции двух переменных в виде суммы функций одной переменной. // Сборник тезисов лучших курсовых работ 2012 года. 2012. — С. 21. Победа в конкурсе курсовых работ 2012 года. Курсовая работа «Метрические критерии представления функции двух переменных в виде суммы функций одной переменной». Фигурнов Михаил Курсовая работа «Метрические критерии k-сингулярности». Дипломная работа «Системы точек с вырожденными матрицами попарных расстояний». Тема преддипломной практики «Технология разработки рекомендательных систем». Второе место на конкурсе Интернет-математика «Relevance Prediction Challenge» (лучший результат среди российских участников). Figurnov M., Kirillov A. Linear combination of random forests for the Relevance Prediction Challenge — 2012. Фигурнов М. В. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов. // Сборник тезисов XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2012». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс, 2012, с. 107—109. Фигурнов М. В., Кириллов А. Н. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 648—651.
2012	Платонова Елена Семестровая работа (5 семестр) «Муравьиные алгоритмы». Тема работы «Информационный поиск». Доклад «Классический информационный поиск: реализация и методы» (PDF, 1,78Мб). Дипломная работа «Градиентные методы ранговой регрессии в информационном поиске».
2010	Ахламченкова Ольга Дипломная работа «Машинное обучение для ранжирования документов». Токарева (Одинокова) Евгения Дипломная работа «Методы иерархической классификации текстов» (PDF, 5.16Мб).
2009	Власова Юлия 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» (PDF, 627 КБ).
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 (Курятникова) Татьяна Дипломная работа «Критерии корректности в задачах распознавания образов с малым числом признаков». Курятникова Т. С. Критерии корректности алгебраического и линейного замыкания АВО для малых размерностей // Материалы XII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов», секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: Изд. отд. ВМиК МГУ, 2006. — c. 32-33. Мошин Николай Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов решения задачи выполнимости».
2005	Каменева Наталия Дипломная работа «Эффективные логические алгоритмы распознавания, основанные на синтезе ДНФ». Силкин Леонид Дипломная работа «Оценка разделяющей способности признаков при кодировании информации в задачах распознавания».

Некоторые решаемые прикладные задачи

Прогнозирование временных рядов По характеристикам процесса в прошлом предсказать поведение в будущем. Знание о прошлом может быть неполным или ошибочным. Типичный пример: прогнозирование денежных сумм, которые будут сниматься с банкомата в течение следующей недели.
Классификация технических сигналов и сигналов головного мозга По описанию изменения некоторой характеристики процесса необходимо определить её класс. Например, по электрокортикограмме определить ментальное состояние человека. При этом обучающая выборка (данные, которые у нас есть) была собрана достаточно давно, а тестирование алгоритма будет проводиться потом (при изменённых внешних условиях, а следовательно, при изменённых характеристиках данных).
Фильтрация спама Настроить спам-фильтр на некотором универсальном обучающем множестве (данных спам-ловушек) так, чтобы он хорошо работал на компьютере конкретного пользователя (без дополнительной донастройки).
Иерархическая классификация текстов Написать алгоритм автоматической категоризации документов. Например, новостные рассылки необходимо распределить по каталогам «спорт/футбол», «спорт/биатлон», «музыка/концерты», «музыка/рок/исполнители» и т. д.
Ранжирование документов на основе обучающего множества Написать алгоритм, который оценивает релевантность документа поисковому запросу. Для фиксированного запроса упорядочить документы (используя их признаковые описания) так, чтобы порядок отражал «адекватность» запроса.
Прогноз связности графа социальной сети Предсказать изменения динамического графа социальной сети, в частности, появление новых рёбер.
Прогнозирование успешности грантов и проектов По описанию заявки оценить перспективность выполнения данного проекта.
Разработка рекомендательного алгоритма, который делает актуальные предложения купить какой-то товар, воспользоваться услугой или прочитать материал.
Предсказывание визитов покупателей и сумм покупок для сети супермаркетов Разработка алгоритма, который предсказывает дату первого визита и сумму покупки каждого клиента.
Оценка фотографий по метаданным Прогноз «интересности» фото-материалов на основе анализа названия, описания, GPS-координат съёмки и т.п.
Задача кредитного скоринга Прогнозирование надёжности клиента банка по обязательствам выплаты процентов кредита.

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»

Категории: Учебные курсы | Семинары | Научные школы | МГУ

@@ Строка 57: / Строка 57: @@
 {{tip|
 Список источников для потенциальных докладов.
 '''Доклады по статьям'''
 * http://jmlr.org/proceedings/
 * https://nips.cc/Conferences/2015/AcceptedPapers
 '''Доклады по авторам'''
 * Hans-Peter Kriegel https://scholar.google.de/citations?user=DBf9LC4AAAAJ&hl=de%7C