Участник:Dj
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Некоторые события научной и педагогической жизни) |
|||
Строка 38: | Строка 38: | ||
|- | |- | ||
|2014|| | |2014|| | ||
- | * | + | * Назван лучшим преподавателем вуза-2014 [http://ria.ru/society/20140422/1004993769.html в области информационных технологий]. |
+ | * Первое место (из 121) на конкурсе [http://www.kaggle.com/c/wise-2014/leaderboard Greek Media Monitoring Multilabel Classification (WISE 2014)] по созданию алгоритма классификации медиа-статей на большое число пересекающихся классов. | ||
* 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. | * 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|| | |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). | * Победитель [http://olymp.wikimart.ru/ Олимпиады Викимарта] (по анализу поведения пользователей интернет-магазина). | ||
* Организовал соревнование [[Соревнование Inventum Data Mining Contest]] по разработке алгоритмов прогнозирования финансовых временных рядов. | * Организовал соревнование [[Соревнование Inventum Data Mining Contest]] по разработке алгоритмов прогнозирования финансовых временных рядов. | ||
|- | |- | ||
|2012|| | |2012|| | ||
- | * | + | * При создании рейтинга [http://www.kaggle.com/users «Kaggle»] был признан лучшим специалистом по прикладному анализу данных в мире (пруфлинки: блог [http://bits.blogs.nytimes.com/2012/04/08/data-scientists-get-ranked/ «The New York Times»], новости [http://www.kdnuggets.com/2012/04/data-scientists-ranked.html «KDnuggets»], статья [http://www.crowdsourcing.org/document/predictive-modeling-platform-kaggle-celebrates-second-birthday-by-releasing-ranking-of-its-top-data-scientists/13464 Crowdsourcing], заметка [http://whatsthebigdata.com/2012/04/11/top-ten-kaggle-data-scientists/ «WhatsTheBigData»]). |
* Стал профессором кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]]. | * Стал профессором кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]]. | ||
* Второе место (из 282) на конкурсе [http://www.kaggle.com/c/WhatDoYouKnow «What Do You Know»] по разработке алгоритмов прогнозирования правильности ответов студентов на вопросы тестов. | * Второе место (из 282) на конкурсе [http://www.kaggle.com/c/WhatDoYouKnow «What Do You Know»] по разработке алгоритмов прогнозирования правильности ответов студентов на вопросы тестов. | ||
Строка 53: | Строка 54: | ||
|- | |- | ||
|2011|| | |2011|| | ||
- | * | + | * Первое место (из 287) на конкурсе [http://www.kaggle.com/c/dunnhumbychallenge «dunnhumby's Shopper Challenge»] по разработке алгоритмов прогноза визитов покупателей и сумм покупок для сети супермаркетов. |
* Первое место (из 62) во всех подконкурсах конкурса [http://tunedit.org/challenge/VLNetChallenge?m=summary «VideoLectures.Net Recommender System Challenge (ECML/PKDD Discovery Challenge 2011)»] по разработке алгоритмов рекомендации для просмотра лекций ресурса [http://VideoLectures.Net]. | * Первое место (из 62) во всех подконкурсах конкурса [http://tunedit.org/challenge/VLNetChallenge?m=summary «VideoLectures.Net Recommender System Challenge (ECML/PKDD Discovery Challenge 2011)»] по разработке алгоритмов рекомендации для просмотра лекций ресурса [http://VideoLectures.Net]. | ||
* Подготовил первого ученика: к.ф.-м.н. Карпович Павел Алексеевич, диссертация [http://alexanderdyakonov.narod.ru/avtokarpovich.pdf «k-сингулярные системы точек в алгебраическом подходе к распознаванию образов»] (специальность 01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика). | * Подготовил первого ученика: к.ф.-м.н. Карпович Павел Алексеевич, диссертация [http://alexanderdyakonov.narod.ru/avtokarpovich.pdf «k-сингулярные системы точек в алгебраическом подходе к распознаванию образов»] (специальность 01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика). |
Версия 14:41, 25 июля 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