Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей
Материал из MachineLearning.
(→Заседания 2018—2019 уч. года) |
(→Заседания 2018—2019 уч. года) |
||
Строка 43: | Строка 43: | ||
|- | |- | ||
| 01 октября 2018 | | 01 октября 2018 | ||
- | | '' | + | | ''Каюмов Эмиль Марселевич'' (617) |
- | | ''' | + | | '''...''' |
+ | | | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 01 октября 2018 | ||
+ | | ''Амир Мирас Сабыргалиулы'' (617) | ||
+ | | '''...''' | ||
+ | | | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 15 октября 2018 | ||
+ | | ''Коваленко Павел Антонович'' (617) | ||
+ | | '''...''' | ||
+ | | | ||
+ | |||
+ | |- | ||
+ | | 15 октября 2018 | ||
+ | | ''Гурьянова Валерия Николаевна'' (асп) | ||
+ | | '''...''' | ||
| | | | ||
|} | |} | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | (617) https://github.com/emilkayumov/rubik-cube-rl | ||
+ | Амир Мирас Сабыргалиулы (617) https://github.com/amirassov/data-science-bowl | ||
+ | Коваленко Павел Антонович (617) | ||
+ | Иванов Сергей Максимович (517) | ||
+ | Mедведев Алексей Владимирович (417) | ||
+ | Демин Георгий Александрович (317) | ||
+ | Лебедь Федор Сергеевич (317) | ||
+ | Попов Дмитрий Олегович (317) | ||
+ | Гурьянова Валерия Николаевна (асп) | ||
== Участники == | == Участники == |
Версия 08:13, 7 сентября 2018
Руководитель спецсеминара: д.ф.-м.н., профессор Дьяконов Александр Геннадьевич
Направления работы на спецсеминаре
|
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).
См. также «Правила для постоянных участников». |
Заседания спецсеминара
В осеннем семестре 2018 года заседания будут проходить по понедельникам (???), начало в 18:00. Вход свободный. Начало - 10 сентября (???). |
Заседания 2018—2019 уч. года
Дата | Докладчик | Доклад | Материалы |
---|---|---|---|
17 сентября 2018 | Медведев Алексей Владимирович (417) | «Мета-обучение»
Аннотация | |
17 сентября 2018 | Иванов Сергей Максимович (517) | Практические аспекты глубокого обучения |
|
01 октября 2018 | Каюмов Эмиль Марселевич (617) | ... | |
01 октября 2018 | Амир Мирас Сабыргалиулы (617) | ... |
|
15 октября 2018 | Коваленко Павел Антонович (617) | ... | |
15 октября 2018 | Гурьянова Валерия Николаевна (асп) | ... |
(617) https://github.com/emilkayumov/rubik-cube-rl
Амир Мирас Сабыргалиулы (617) https://github.com/amirassov/data-science-bowl Коваленко Павел Антонович (617) Иванов Сергей Максимович (517) Mедведев Алексей Владимирович (417) Демин Георгий Александрович (317) Лебедь Федор Сергеевич (317) Попов Дмитрий Олегович (317) Гурьянова Валерия Николаевна (асп)
Участники
Участник | План работы | Комментарий |
---|---|---|
Каюмов Эмиль Марселевич (617) | https://github.com/emilkayumov/rubik-cube-rl | |
Амир Мирас Сабыргалиулы (617) | https://github.com/amirassov/data-science-bowl | |
Коваленко Павел Антонович (617) | ||
Иванов Сергей Максимович (517) | ||
Mедведев Алексей Владимирович (417) | ||
Демин Георгий Александрович (317) | ||
Лебедь Федор Сергеевич (317) | ||
Попов Дмитрий Олегович (317) | ||
Гурьянова Валерия Николаевна (асп) | https://valeriiads.blogspot.com/ |
Заседния в предыдущих семестрах:
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года.
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года.
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. года.
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013—2014 уч. года (осенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (весенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2012-2013 уч. года (осенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (весенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2011-2012 уч. года (осенний семестр).
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2010-2011 уч. года (весенний семестр).
Участники прошлых лет
Год выпуска | Участники |
---|---|
2018 бак |
Иванов Сергей
|
2017 бак |
Никишин Евгений
Каюмов Эмиль
Севастопольский Артём
|
2018 маг |
Викулин Всеволод
Кудрявцев Георгий
Рысьмятова Анастасия
Вихрева Мария
|
2017 маг |
Кибитова Валерия
Гурьянов Алексей
|
аспиранты 1 г.о. |
Трофимов Михаил
|
аспиранты 3 г.о. |
|
Выпускники спецсеминара
Год выпуска | Выпускники |
---|---|
Аспирант, 2010 |
Карпович Павел
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
|
2015 |
Харациди Олег
|
2014 |
|
2013 |
Бобрик Ксения
Ермушева Александра
Кириллов Александр
Кондрашкин Дмитрий (перевёлся на другой спецсеминар)
|
2012 |
|
2010 |
Ахламченкова Ольга
Токарева (Одинокова) Евгения
|
2009 |
Власова Юлия
Логинов Вячеслав
Фёдорова Валентина
Чучвара Алексндра (бакалавр)
|
2008 |
Ломова Дарья
Вершкова Ирина
|
2007 |
Кнорре Анна
Карпович Павел
Сиваченко Евгений
|
2006 |
Ховратович (Курятникова) Татьяна
Мошин Николай
|
2005 |
Каменева Наталия
Силкин Леонид
|
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.