Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары

Пара	Понедельник	Вторник	Среда	Четверг	Пятница
8:45 – 10:20
10:30 – 12:05
12:15 – 13:50
14:35 – 16:10
16:20 – 17:55
18:05 – 19:40	с/с ААЭПЗ (неч), 508 ауд. с/к ВМО (чёт), 508 ауд.
20:00 – 21:35	с/с ААЭПЗ (неч), 508 ауд. с/к ВМО (чёт), 508 ауд. \|\| \|\| \|\| \|\|

Расписание основных занятий

Спецкурсы

Введение в машинное обучение, А.Г. Дьяконов.
Спецкурс предназначен бакалаврам младших курсов (1-2) для ознакомления с машинным обучением (Machine Learning) "с нуля". В начале существенное время уделяется языку программирования Python, специализированным библиотекам (numpy, pandas, scikit-learn) и средам программирования (Jupyter notebook). Курс рекомендуется студентам, которые хотят продолжить обучение на кафедре математических методов прогнозирования. Для бакалавров старших курсов 3го потока лектор читает более продвинутую версию этого курса в виде обязательного потокового.

Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии (Computational Geometry: Problems and Algorithms), Л.М. Местецкий.
Эффективные алгоритмы работы с геометрической информацией являются непременным атрибутом всех современных систем машинного зрения, анализа и распознавания изображений, компьютерной графики и геоинформатики. Геометрические алгоритмы предоставляют хорошее поле для развития алгоритмического мышления, необходимого в прикладной математике. В первой части спецкурса будут рассмотрены классические темы вычислительной геометрии: геометрический поиск, выпуклые оболочки, пересечение и близость объектов, диаграммы Вороного, триангуляции Делоне. Вторая часть курса посвящена скелетам, обобщениям диаграмм Вороного для многоугольников и задачам медиального анализа формы изображений. Приглашаются бакалавры.

Учебно-исследовательский семинар «Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы», руководители С.И.Гуров, А.И.Майсурадзе
Спецсеминар проходит по средам в ауд. 704, начало в 18-15. Первое занятие состоится 21 февраля (среда) на спецсеминаре состоится доклад к.ф.-м.н., доц. С.И. Гурова Случайные графы: теория и применение. В докладе будет дан обзор основных понятий теории случайных графов и рассмотрены их модели. Излагаются основные понятия вероятностного метода, игры Эренфойхта и др. Описываются применения теории случайных графов к моделированию Интернета.

Вероятностное тематическое моделирование (Probabilistic topic modelling), лектор профессор РАН, д.ф.-м.н. К.В. Воронцов.
Тематическое моделирование – это современная область исследований на стыке машинного обучения и компьютерной лингвистики. Тематическая модель определяет, какие темы содержатся в большой текстовой коллекции, и к каким темам относится каждый документ. Тематические модели позволяют искать тексты по смыслу, а не по ключевым словам, и создавать информационно-поисковые сервисы нового типа для систематизации знаний. В спецкурсе рассматриваются тематические модели для классификации, категоризации, сегментации, суммаризации текстов естественного языка, а также для рекомендательных систем, анализа банковских транзакционных данных и биомедицинских сигналов. Из математики нам понадобится теория вероятностей, методы оптимизации, матричные разложения. Для любителей программирования имеется возможность поучаствовать в проекте с открытым кодом BigARTM.org. Для особо увлечённых – дополнительные семинары по вечерам в офисе Яндекса. Заданиями по курсу будет решение задач из реальной жизни, у которых нет правильного ответа в конце учебника. Спецкурс для магистрантов, но студентам второго курса тоже всё будет понятно :) 18+ (для студентов, познавших теорвер).

Методы машинного обучения и поиск закономерностей в данных (Machine learning and search of regularities in data), лектор О.В. Сенько.
В курсе обсуждаются основные проблемы, возникающие при использовании методов обучения по прецедентам (машинного обучения). Даётся краткий обзор существующих методов распознавания и регрессионного анализа. Рассказывается о способах оценки точности на генеральной совокупности (обобщающей способности). Обсуждаются различные способы повышения обобщающей способности методов машинного обучения. Приглашаются бакалавры.

Нестатистический анализ данных (Non-statistical methods of data mining and classification), лектор В.В.Рязанов.
Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов. Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях. The aim is to present a special course based on optimization, discrete and heuristic approaches of data mining. The logical models of supervised classification, techniques to optimize models of classification, algorithms for finding hidden logical regularities will be considered. Приглашаются бакалавры.

Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) лектор Е.В. Дюкова.
В спецкурсе будут изложены общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Будут рассмотрены подходы к конструированию процедур распознавания на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач. Спецкурс для бакалавров 2-4 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие.

Анализ графов, сетей, функций сходства (Graphs, Network, Distance Function Analysis), А.И. Майсурадзе.
Рассматриваются задачи и методы анализа систем, описание которых базируется на попарном или множественном взаимодействии объектов. Эти объекты могут быть однотипными или разнотипными. Когда важно само наличие или отсутствие взаимодействия, формализация проводится на языке теории графов. Расширении графового описания количественными характеристиками приводит к сетям. Если же считается, что каждый набор объектов может быть численно охарактеризован, говорят о расстояниях или сходствах. Представлена теоретическая основа для формализации задач и построения, реализации и анализа широкого спектра моделей и методов ИАД. Исследуются эвристические модели данных, описывающие исходную информацию об объектах распознавания на основе различных реализаций понятия сходства. Рассматриваются задачи, требующие решения при реализации указанных моделей. Изучаются специальные структуры данных и алгоритмы, позволяющие эффективно настраивать и использовать изучаемые модели. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для всех фундаментальных задач ИАД — так называемые метрические методы. Рассмотрены методы построения и вычисления функций сходства, согласование сходства на различных множествах объектов, синтез новых способов сравнения объектов на базе уже имеющихся. Рассмотрен комплекс приёмов, предназначенный для эффективного представления и обработки метрической информации вычислительными системами. Рассматриваются характеристики графов, активно используемые при их анализе. Изучаются алгоритмы на графах — как теоретически, так и с точки зрения эффективной реализации. Различные модели роста графов. Построение репрезентативных выборок на графах. Генерация графов с заданными характеристиками. Существенное внимание в курсе уделено многочисленным формализациям кластерного анализа. Показано, какие задачи решают распространённые методы. Проведена типологизация широкого спектра задач кластеризации для гомогенных и гетерогенных систем (бикластеризация, кокластеризация).

Аналитический SQL (Analytical SQL), А.И. Майсурадзе.
В наши дни автоматизация и оптимизация многих видов деятельности невозможна без сбора и последующего анализа больших объёмов информации. При этом со временем стало ясно, что некоторые модели данных особенно удобны для людей - такие модели стали универсальным языком общения с самыми разными технологиями. В этом смысле одним из самых широкоупотребительных языков оказался SQL, и сегодня самые разные технологии (совсем не только реляционные) позволяют его использовать. В курсе на практических примерах будут даваться знания и отрабатываться навыки, которые понадобятся практически любому аналитику при работе с источниками данных. Акцент делается именно на аналитической деятельности: аналитик пользуется системами сбора и хранения данных, но не собирается администрировать их. Занятия предполагают интерактивное выполнение заданий на реальных БД. Спецкурс для бакалавров.

Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (Continuous morphological models and algorithms), Л.М. Местецкий.
В компьютере изображения представляются прямоугольными матрицами точек, обладающих определенным цветом и яркостью. Такое дискретное представление является удобным для ввода, запоминания, обработки в компьютере. Однако для анализа и распознавания формы объектов на изображении человеку привычнее и проще оперировать непрерывными геометрическими фигурами. Основные преимущества непрерывного представления формы объектов: адекватность его с физической сущностью «сплошных» объектов реального мира, возможность использования методов «непрерывной» математики для анализа, преобразования, распознавания формы объектов. В курсе рассматриваются основы непрерывного подхода к анализу формы объектов в дискретных изображениях. Сюда входит аппроксимация бинарных растровых изображений многоугольными фигурами, медиальное представление фигур, вычисление скелетов, сравнение и преобразование формы на основе медиального представления. Будут рассмотрены приложения непрерывных моделей формы в распознавании изображений.

Методы машинного обучения и поиск закономерностей в данных (Machine learning and search of regularities in data), лектор О.В. Сенько.
В курсе обсуждаются основные проблемы, возникающие при использовании методов обучения по прецедентам (машинного обучения). Даётся краткий обзор существующих методов распознавания и регрессионного анализа. Рассказывается о способах оценки точности на генеральной совокупности (обобщающей способности). Обсуждаются различные способы повышения обобщающей способности методов машинного обучения.

Нестатистический анализ данных (Non-statistical methods of data mining and classification), лектор В.В.Рязанов.
Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов. Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях. The aim is to present a special course based on optimization, discrete and heuristic approaches of data mining. The logical models of supervised classification, techniques to optimize models of classification, algorithms for finding hidden logical regularities will be considered. Приглашаются бакалавры. Спецкурс проходит по вторникам, начало в 18-00, в ауд. 508.
Первая лекция состоится 19 сентября (вторник).

Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) лектор Е.В. Дюкова.
В спецкурсе будут изложены общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Будут рассмотрены подходы к конструированию процедур распознавания на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач. Спецкурс для бакалавров 2-4 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 645, начало в 16-20. Первое занятие состоится 02 октября (понедельник).

«Аналитические модели данных и их визуализация», (Analytical Data Models and Visualization), лектор А.И. Майсурадзе.
В данном курсе излагаются теоретические и практические знания, которые понадобятся всем будущим аналитикам, ведь всем им предстоит собирать и хранить данные, «разглядывать» их самим и показывать другим. Модели данных – это стандартные в области аналитической деятельности «языки», на которых аналитики рассказывают друг другу о данных. Курс учит пользоваться этими общераспространенными «языками», что обеспечивает взаимопонимание при аналитической деятельности. Визуализация – это тоже форма рассказа о данных, соответственно, она тоже происходит в рамках таких «языков». Важнейшую роль такие «языки» получили в консалтинговых и аналитических подразделениях «Большой четверки». В современном анализе данных принято выделять три уровня задач, методов и соответствующих технологий: сбор и хранение данных, оперативная аналитика и визуализация, интеллектуальный анализ. Обычно бизнес, опирающийся на анализ данных, последовательно проходит все эти уровни. Всем сотрудникам компаний, непосредственно занимающимся или поддерживающим аналитическую деятельность, постоянно приходится работать с первыми двумя уровнями. Сложные математические модели преобразования информации (машинное обучение) относятся к последнему третьему уровню. Разумеется, в эру больших данных в первую очередь выросла сложность задач и технологий первых двух уровней. Общеизвестным примером является система Google Analytics. Будут рассмотрены основные модели данных – разные способы мыслить и формализовать представление информации в аналитике. В связи с этим будет рассмотрена «аналитическая» часть SQL. В свою очередь, о визуализации будет рассказано одновременно с позиций аналитических целей и моделей данных. Будут рассмотрены «гиганты визуализации» – системы QlikView и Tableau,– развивающие идеологию OLAP. Будут рассмотрены практики «рассказывания историй по данным» (storytelling with data) и «интерактивных панелей». В курсе основное внимание уделяется «языку» аналитического общения, соответственно, большая его часть доступна бакалаврам первого-второго курсов. Предполагается, что студенты подготовят панель и сделают доклад о данных по актуальной для них жизненной проблеме. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 582, начало в 16-20. Первое занятие состоится 11 сентября (понедельник).

Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) Е.В. Дюкова.
В спецкурсе будут изложены общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Будут рассмотрены подходы к конструированию процедур распознавания на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач. Спецкурс для бакалавров 2-4 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 645, начало в 16-20. Первое занятие состоится 25 сентября (понедельник).

Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии (Computational Geometry: Problems and Algorithms), Л.М. Местецкий.
Семестровый спецкурс для студентов ВМК Эффективные алгоритмы работы с геометрической информацией являются непременным атрибутом всех современных систем машинного зрения, анализа и распознавания изображений, компьютерной графики и геоинформатики. Геометрические алгоритмы предоставляют хорошее поле для развития алгоритмического мышления, необходимого в прикладной математике. В первой части спецкурса будут рассмотрены классические темы вычислительной геометрии: геометрический поиск, выпуклые оболочки, пересечение и близость объектов, диаграммы Вороного, триангуляции Делоне. Вторая часть курса посвящена скелетам, обобщениям диаграмм Вороного для многоугольников и задачам медиального анализа формы изображений. Просьба всем желающим прослушать этот курс зарегистрироваться, послав письмо на почту mestlm@mail.ru Приглашаются студенты, магистры и аспиранты.

"Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных", Machine learning and search of valid regularities in data, О.В. Сенько.
В курсе обсуждаются основные проблемы, возникающие при использовании методов обучения по прецедентам (машинного обучения). Даётся краткий обзор существующих методов распознавания и регрессионного анализа. Обсуждаются способы повышения обобщающей способности методов машинного обучения.

Анализ графов, сетей, функций сходства (Graphs, Network, Distance Function Analysis), А.И. Майсурадзе.
В курсе изучаются методы и технологии интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining), базирующиеся на моделях, в которых объекты рассматриваются парами. Есть два основных пути формализовать пару объектов: между некоторыми объектами есть связь или взаимодействие — и тогда мы говорим о графах и сетях; между всеми объектами есть сходство или расстояние — и тогда речь идёт о различных метриках. Эти две формализации не исключают друг друга, например в классической задаче поиска кратчайшего пути мы говорим одновременно о графах и расстояниях. Сегодня графы появляются всё время и во всех предметных областях. Если некоторые теоретические подходы и индустриальные стандарты возникли уже несколько десятилетий назад, то технологии сбора и обработки информации развиваются в наши дни. Основное внимание уделяется анализу свойств и выявлению подструктур в сетях. Важную роль играет изучение механизмов роста сетей, базирующееся на различных моделях и методах генерации графов. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для решения всех фундаментальных задач ИАД. Представлена теоретическая основа для построения, реализации и анализа широкого спектра моделей и методов ИАД. Рассмотрены методы построения и вычисления функций сходства, согласование сходства на различных множествах объектов, синтез новых способов сравнения объектов на базе уже имеющихся. Рассмотрен комплекс технологий, предназначенный для эффективного представления и обработки метрической информации вычислительными системами. Изучаются специальные структуры данных и алгоритмы, позволяющие эффективно настраивать и использовать изучаемые модели. Существенный практический интерес представляют различные методы визуализации рассматриваемых информационных моделей. Спецкурс могут слушать второкурсники.

Логический анализ данных в распознавании, Logical data analysis in recognition Е.В. Дюкова.
В спецкурсе будут изложены общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Будут рассмотрены подходы к конструированию процедур распознавания на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач. Спецкурс рассчитан на студентов 2-5 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие.

Нестатистический анализ данных, (Non-statistical data mining) лектор профессор, д.ф.-м.н. В.В. Рязанов.
В спецкурсе будут рассмотрены проблемы и методы кластерного анализа (подходы и алгоритмы кластеризации с известным и неизвестным числом кластеров, критерии кластеризации, вопросы устойчивости, построение оптимальных решений), дискретные методы для решения задач классификации множествами алгоритмов, новые подходы и алгоритмы в регрессионном анализе и анализе данных (решение задач восстановления зависимостей на основе решения задач классификации, задачи классификации с большим числом классов). Будут рассмотрены практические задачи классификации и поиска зависимостей по прецедентам, применения в медицине, бизнесе и технике.

Вероятностное тематическое моделирование (Probabilistic topic modelling), лектор профессор РАН, д.ф.-м.н. К.В. Воронцов.
Специальный раздел машинного обучения. Математика на стыке теорвера и оптимизации. Матричные разложения и регуляризация некорректно поставленных задач. Немного компьютерной лингвистики. Новые парадигмы информационного поиска для изучения и систематизации знаний. Когнитивная графика для анализа больших текстовых коллекций и концепция «distant reading». Неожиданные приложения методов анализа текстов к транзакционным данным банка и медицинской диагностике по электрокардиограмме. Для любителей программирования – участие в проекте с открытым кодом BigARTM.org. Для особо увлечённых – дополнительные семинары в офисе Яндекса по средам вечером. Решение задач из реальной жизни, у которых нет правильного ответа в конце учебника. 18+ (для студентов, познавших теорвер): Вероятностные тематические модели, К.В. Воронцов

Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (Continuous morphological models and algorithms), Л.М. Местецкий.
В курсе рассматриваются основы непрерывного подхода к анализу формы объектов в дискретных изображениях. Сюда входит аппроксимация бинарных растровых изображений многоугольными фигурами, представление фигур циркулярными графами, вычисление скелетов, сравнение и преобразование формы на основе циркулярных графов. Будут рассмотрены приложения непрерывных моделей формы в распознавании изображений.

Методы машинного обучения и поиск закономерностей в данных, О.В. Сенько.
В курсе обсуждаются основные проблемы, возникающие при использовании методов обучения по прецедентам (машинного обучения). Даётся краткий обзор существующих методов распознавания и регрессионного анализа. Рассказывается о способах оценки точности на генеральной совокупности (обобщающей способности). Обсуждаются различные способы повышения обобщающей способности методов машинного обучения.

Нестатистические методы анализа данных и классификации, В.В. Рязанов.
Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов. Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях.

Логический анализ данных в распознавании, Е.В. Дюкова.
В спецкурсе излагаются общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Рассматриваются подходы к конструированию процедур распознавания на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Изучаются основные модели и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач.

Аналитические модели данных и их визуализация, А.И. Майсурадзе.

Методы и технологии машинного обучения, О.В. Сенько, А.И. Майсурадзе.

Восстановление зависимостей в больших массивах данных, О.В. Красоткина.
Целью данного курса является систематическое изучение распределённых файловых систем (таких, как например, Hadoop) как инструмента для создания параллельных реализаций алгоритмов машинного обучения на больших массивах данных. В ходе курса студенты получат навык использования возможностей модели распределённых вычислений MapReduce для параллельных вычислений над очень большими наборами данных в компьютерных кластерах. В ходе курса рассматриваются параллельные реализации таких основных алгоритмов машинного обучения как регрессия, классификация, кластеризация, коллаборативная фильтрация, классификация в метрических пространствах и т.д. Так же в рамках курса студентам будет предложено разработать собственные параллельные реализации алгоритмов восстановления зависимостей. Курс ориентирован на студентов, знакомых с основными концепциями и алгоритмами машинного обучения.

Методы оптимизации в машинном обучении, Д.А. Кропотов, А.О. Родоманов.
В спецкурсе рассматриваются классические и современные методы непрерывной оптимизации, а также особенности их применения для задач оптимизации, возникающих в машинном обучении. Основной упор в изложении делается на практические аспекты реализации и использования методов. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.

Вероятностное тематическое моделирование, К.В. Воронцов.
В спецкурсе изучаются методы тематического моделирования (topic modeling) коллекций текстовых документов. Тематические модели предназначены для выявления латентной семантики текстов. Развивается не-байесовский многокритериальный подход к решению некорректно поставленной задачи стохастического матричного разложения — аддитивная регуляризация тематических моделей. Рассматриваются тематические модели для решения прикладных задач разведочного информационного поиска (exploratory search) в коллекциях научных статей и в социальных сетях, задач классификации, категоризации, сегментации и суммаризации текстов естественного языка, задач коллаборативной фильтрации и рекомендательных систем, а также задач анализа и классификации дискретизированных биомедицинских сигналов. Особое внимание будет уделено методам дистрибутивной семантики типа word2vec и комбинированию статистических и лингвистических методов анализа текстов. Предполагается проведение студентами численных экспериментов на модельных и реальных данных, в том числе с использованием параллельной библиотеки с открытым кодом для онлайнового тематического моделирования BigARTM.

Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии, Л.М. Местецкий.
Эффективные алгоритмы работы с геометрической информацией являются непременным атрибутом всех современных систем машинного зрения, анализа и распознавания изображений, компьютерной графики и геоинформатики. Геометрические алгоритмы предоставляют хорошее поле для развития алгоритмического мышления, необходимого в прикладной математике. В первой части спецкурса будут рассмотрены классические темы вычислительной геометрии: геометрический поиск, выпуклые оболочки, пересечение и близость объектов, диаграммы Вороного, триангуляции Делоне. Вторая часть курса посвящена скелетам, обобщениям диаграмм Вороного для многоугольников и задачам медиального анализа формы изображений.

Метрические методы интеллектуального анализа данных, А.И. Майсурадзе.
Рассматриваются методы и технологии, применяющиеся в интеллектуальном анализе данных (ИАД, data mining) и базирующиеся на понятиях сходства, близости, аналогии. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для всех фундаментальных задач ИАД, среди которых основное внимание в курсе уделено классификации, восстановлению регрессии, кластеризации, восстановлению пропущенных данных.

Нестатистический анализ данных, В.В. Рязанов.
В спецкурсе рассматриваются проблемы и методы кластерного анализа (подходы и алгоритмы кластеризации с известным и неизвестным числом кластеров, критерии кластеризации, вопросы устойчивости, построение оптимальных решений), дискретные методы для решения задач классификации множествами алгоритмов, новые подходы и алгоритмы в регрессионном анализе и анализе данных (решение задач восстановления зависимостей на основе решения задач классификации). Рассматриваются практические задачи классификации и поиска зависимостей по прецедентам, применения в медицине, бизнесе и технике.

Математические методы анализа текстов, В.В. Китов.
В курсе даются математические подходы к автоматическому анализу и извлечению информации из текстов. Изучается обработка и парсинг текста: 1) на уровне слов (определение морфологических характеристик, частей речи), 2) на уровне предложений (определение субъекта, объекта, действия, дополнений), 3) на уровне фрагмента текста (определение именованных сущностей) и 4) на уровне коллекции документов (извлечение основных тем, представленных в коллекции). Далее изученные методы обработки текстов используются для классификации текстов по категориям, эффективной визуализации содержимого больших текстовых коллекций, извлечения фактов из текстов для наполнения баз данных фактов, представленных онтологиями. Спецкурс предполагает знание теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и основ машинного обучения. В качестве основных инструментов работы с текстами будет использоваться язык программирования питон с научными библиотеками, модуль по обработке текстов NLTK, а также публично доступная онтология WordNet.

Неклассические математические модели обработки данных, А.И. Майсурадзе.
В большинстве случаев анализ данных проводится с целью последующего принятия некоторого решения. Решение должно быть принято в результате некоторых рассуждений с использованием доступной информации о предметной области вообще и конкретной ситуации в частности. Цель курса состоит в том, чтобы продемонстрировать различные способы представления информации и формализации знаний, соответственно, различные способы проведения рассуждений и различные виды представления результатов, к которым указанные рассуждения приводят. Результаты анализа данных требуется транслировать в рамки того же самого формализма, который используется при рассуждениях. И наоборот, каждая модель предполагает свои способы перехода от формализма к окончательному решению. В курсе для каждой модели рассматриваются способы включения данных и рассуждений в общую стратегию принятия решений. В частности, будет продемонстрировано, как можно сравнивать конкурентов, и как каждый из конкурентов способен показать, что его предложение – лучшее.

Нестатистические методы анализа данных и классификации, В.В. Рязанов.
Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов. Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях.

Прикладные задачи анализа данных, А.Г. Дьяконов, читайте информацию на странице курса.

Непрерывные морфологические модели и алгоритмы, Л.М. Местецкий.
В курсе рассматриваются основы непрерывного подхода к анализу формы объектов в дискретных изображениях. Сюда входит аппроксимация бинарных растровых изображений многоугольными фигурами, представление фигур циркулярными графами, вычисление скелетов, сравнение и преобразование формы на основе циркулярных графов. Рассматриваются приложения непрерывных моделей формы в распознавании изображений.

Шаманство в анализе данных (для студентов 2 курса ВМК МГУ), А.Г. Дьяконов.
Первая лекция: "Что такое машинное обучение и анализ данных?" Понедельник 02.03.2015 16:20 ауд.504 Курс читается для второкурсников, которые выбирают кафедру и научного руководителя, знакомит с некоторыми направлениями исследований, которые выполняются на кафедре математических методов прогнозирования. В первой лекции даётся обзор основных задач машинного обучения, рассматриваются приложения, описываются потребности современных компаний в решении подобных задач.

Анализ информации, В.К. Леонтьев.

Компьютерные методы обработки сигналов, О.В. Красоткина.
Целью данного курса является систематическое изучение задач, теоретических методов и алгоритмов компьютерного анализа экспериментальных данных, упорядоченных вдоль некоторой оси. Курс лекций включает изучение базовых вопросов дискретизации сигналов по времени, получения их цифрового представления, цифровой фильтрации, спектрально-корреляционного анализа. Большое внимание уделяется вопросам построения и оценивания моделей нестационарных сигналов на основе марковской теории случайных процессов. Задачей курса является предоставить студентам уникальные инструменты, позволяющие решать конкретные прикладные задачи из различных областей знаний: миробиоологии, экономики, финансов, техники и технологии.

Модели распознавания, Козлов Вадим Никитович.
В курсе представлены как классические подходы к распознаванию образов (дискриминантный подход в детерминированной и вероятностной ипостасях, структурно-лингвистический, тестовый и алгебраический подходы), так и разработки последнего времени, включая те, которые делались в МГУ. Курс является существенно расширенным и усложненным вариантом курса Распознающие системы, прочитанного автором в интернете на сайтах образовательной организации Универсариум. Приглашаются студенты 2-4 курсов, все желающие.

Исчисления высказываний классической и интуиционистской логик, С.И. Гуров.
В спецкурсе рассматриваются основные понятия пропозициональной логики. Даются методы характеризации формул алгебры логики, в частности, метод резолюций и метод семантических таблиц. Изучаются логические исчисления гильбертовского и генценовского типов и общие свойства формальных теорий. Рассматриваются свойства метатеории логических исчислений: корректность и непротиворечивость, семантическая полнота, полнота по Посту, разрешимость и независимость. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.

Логико-статистические модели в распознавании, прогнозировании и интеллектуальном анализе данных, О.В. Сенько.
Рассматриваются методы интеллектуального анализа данных, основанные на выделении в многомерном пространстве прогностических переменных областей, в которых значения прогнозируемой переменной достоверно отличаются от средних значений по всей выборке. Верификация выявленных закономерностей проводится с помощью рандомизированных перестановочных тестов. Приводятся примеры использования рассматриваемых методов при решении разнообразных прикладных задач.

Извлечение информации из изображений, И.Б. Гуревич.
В спецкурсе представлены постановки и методы решения математических и вычислительных задач, возникающих в связи с анализом и оцениванием информации, представляемой в виде изображений.

Теория надёжности обучения по прецедентам, К.В. Воронцов.
Спецкурс знакомит студентов с современным состоянием теории вычислительного обучения, исследующей проблему качества восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Подробно рассматривается комбинаторная теория, позволяющая получать точные оценки вероятности переобучения.

Булевы уравнения и проблема SAT, С.И. Гуров, А.Г. Дьяконов.

Задачи распознавания в биоинформатике, К.В. Рудаков, И.Ю. Торшин.
Данный курс рассчитан на будущих специалистов в области математики и информатики. На примере биоинформатики иллюстрируется, как математик мог бы вникать в специфику предметной области, чтобы суметь успешно приспособить известные ему методы для решения прикладных и исследовательских задач.