Обсуждение:Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021

Материал из MachineLearning.

Содержание 1 Задача 74 2 Задача 75 3 Задача 62 4 Задача 63 5 Задача 64 6 Задача 76 7 Задача 77 8 TECH 8.1 Задача 1 8.2 Задача 2 8.3 Задача 3 9 HERMITAGE 9.1 Задача 58 9.2 Задача 57 9.3 Задача 52 9.4 Задача 53 9.5 Задача 44+ 9.6 Задача 12 9.7 Задача 17 9.8 Задача 8

Задача 74

• Название: Existence conditions for hidden feedback loops in recommender systems
• Описание проблемы: В рекомендательных системах известен эффект искусственного непреднамеренного ограничения выбора пользователя вследствие адаптации модели к его предпочтениям (echo chamber/filter bubble). Эффект является частным случаем петель скрытой обратной связи (hidden feedback loop). (см. - Analysis H.F.L.). Выражается в том, что путем рекомендации одних и тех же интересных пользователю объектов, алгоритм максимизирует качество своей работы. Проблема в а) недостаточном разнообразии б) насыщении / изменчивости интересов пользователя.
• Задача: Понятно, что алгоритм не знает интересов пользователя и пользователь не всегда честен в выборе. При каких условиях, каких свойствах алгоритма обучения и нечестности (отклонении выбора пользователя от его интересов) будет наблюдаться указанный эффект? Уточнение. Рекомендательный алгоритм выдает пользователю объекты a_t на выбор. Пользователь выбирает один из них c_t из Бернулли от модели интереса mu(a_t) . На основе выбора пользователя алгоритм изменяет свое внутреннее состояние w_t и выдает следующий набор объектов пользователю. На бесконечном горизонте нужно максимизировать суммарное вознаграждение sum c_t. Найти условия существования неограниченного роста интереса пользователя к предлагаемым объектам в рекомендательной системе с алгоритмом Thomson Sampling (TS) MAB в условиях зашумленности выбора пользователя c_t. Без шума известно, что всегда неограниченный рост (в модели) [1].
• Данные: создаются в рамках эксперимента (имитационная модель) по аналогии со статьей [1], внешние данные не требуются.
• Литература
  1. Jiang, R., Chiappa, S., Lattimore, T., György, A. and Kohli, P., 2019, January. Degenerate feedback loops in recommender systems. In Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 383-390).
  2. Khritankov, A. (2021). Hidden Feedback Loops in Machine Learning Systems: A Simulation Model and Preliminary Results. In International Conference on Software Quality (pp. 54-65). Springer, Cham.
  3. Khritankov A. (2021). Hidden feedback loop experiment demo. https://github.com/prog-autom/hidden-demo
• Базовый алгоритм: Исходная математическая модель исследуемого явления описана в статье [1]. Метод экспериментального исследования - в статье [2]. Базовый исходный код доступен в [3]
• Решение: Нужно вывести условия существования положительной обратной связи для алгоритма Thomson Sampling Multi-armed Bandit исходя из известных теоретических свойств этого алгоритма. Затем проверить их выполнение в имитационной модели. Для проверки выполняется серия экспериментов с исследованием диапазонов параметров и оценкой ошибки (variance) моделирования. Результаты сопоставляются с построенной ранее математической моделью эффекта. Есть реализация системы проведения эксперимента, которую можно доработать для данной задачи.
• Новизна: Исследуемый эффект положительной обратной связи наблюдается в реальных и модельных системах и описан во многих публикациях как нежелательное явление. Есть его модель для ограниченного случая отсутствия шума в действиях пользователя, что не реализуется на практике. В предлагаемых условиях задача ранее не ставилась и не решалась для рекомендательных систем. Для задачи регрессии решение известно.
• Авторы: Эксперт, консультант - Антон Хританков

Задача 75

• Название: Выравнивание элементов изображений с помощью метрических моделей.
• Задача: Задан набор символов. Каждый символ представлен одним файлом - изображением. Размер изображений в пикселях может отличаться. Известно, что все изображения принадлежат одному классу, например, лица, буквы, цветы или машины. (Более сложный вариант - одному классу, который мы исследуем и шумовым классам.) Известно, что каждое изображение может быть и помощью выравнивающей трансформации совмещено с другим с точностью до шума, либо до некоторого усредненного изображения. (Это изображение может как присутствовать, так и отсутствовать в выборке). Эта выравнивающая трансформация задается в базовом случае нейросетью, а в предлагаемом - параметрическим преобразованием из некоторого заданного класса (первое - частный случай второго). Выравненное изображение сравнивается с исходным с помощью функции расстояния. Если расстояние между двумя изображениями статистически значимо, делается вывод о принадлежности изображений одному классу. Требуется 1) предложить адекватную модель выравнивающей трансформации, которая берет в расчет предположения о характере изображения (например, только вращение и пропорциональное масштабирование), 2) предложить функцию расстояния, 3) преложить способ нахождения усредненного изображения.
• Данные: Синтетические и реальные 1) картинки - лица и символы с трансформацией вращения и растяжения, 2) лица и автомобили с транфсормацией вращения 3D с проекцией в 2D. Синтетические изображения предлагается создавать вручную с помощью 1) фотографий листа бумаги, 2) фотографий поверхности рисунка на воздушном шарике.
• Литература
  1. опорная работы - выравнивание картинок с помощью 2D DTW,
  2. опорная работа - выравнивание картинок с помощью нейросетей,
  3. работы по выравниванию DTW в 2D,
  4. работы по параметрическому выравниванию.
• Базовой алгоритм: из работы 1.
• Решение: В прилагаемом файле pdf.
• Новизна: Вместо многомерного выравнивания изображений предлагается параметрическое выравнивание.
• Авторы: Алексей Гончаров, Вадим Стрижов

Задача 62

• Название: Построение метода динамического выравнивания многомерных временных рядов, устойчивого к локальным колебаниям сигнала.
• Задача: В процессе работы с многомерными временными рядами распространена ситуация близкого расположения датчиков, соответствующих различным каналам измерений. В результате малые смещения сигнала в пространстве могут приводить к фиксации пика сигнала соседними датчиками, что ведет к значительным различиям измерений в смысле L2 расстояния.
  Таким образом, малые смещения сигнала приводят к появлению значительных флуктуаций показаний датчиков. Рассматривается задача построения функции расстояния между точками временных рядов, устойчивой к шуму, порожденному малыми пространственными смещениями сигнала. Необходимо рассмотреть задачу в приближении наличия карты расположения датчиков.
• Данные:
  • Измерения активность мозга обезьян
  • Искусственно созданные данные (надо предложить несколько вариантов, например: движение сигнала в пространстве по часовой и против часовой стрелки)
• Литература:
  • Обзорная презентация о DTW
  • Multi-Dimensional Dynamic Time Warping for Gesture Recognition
  • Multiple Multidimensional Sequence Alignment Using Generalized Dynamic Time Warping
• Базовый алгоритм: L2 расстояние между парой измерений.
• Решение: использовать функцию расстояния DTW между двумя многомерными временными рядами. Выравниваются две оси времени, при этом внутри функционала DTW выбирается расстояние между i-м и j-м измерениями такое, что оно устойчиво к локальным “сдвигам” сигнала. Требуется предложить такой функционал. Базовое решение - L2, улучшенное решение - DTW между i-м и j-м измерениями (dtw внутри dtw).
  Можно предложить какую-либо модификацию, например расстояния между скрытыми слоями автоэнкодера для точек i и j.
• Новизна: Предлагается способ выравнивания многомерных временных рядов, учитывающий малые колебания сигнала в пространстве.
• Авторы: В.В. Стрижов - эксперт, Глеб Моргачев, Алексей Гончаров - консультанты.

Задача 63

• Название: Иерархическое выравнивание временных последовательностей.
• Задача: Рассматривается задача выравнивания последовательностей сложных событий. Примером может служить сложносоставное поведение человека: при рассмотрении данных IMU-датчиков можно выдвинуть гипотезу: есть исходный сигнал, есть агрегаты “элементарных действий” и есть агрегаты “действий” человека. Каждый из указанных уровней абстракции можно выделить и оперировать именно им.
  Для того, чтобы проводить точное распознавание последовательности действий возможно применять метрические методы (например DTW, как способ, устойчивый к временным сдвигам). Для более точного качества выравнивания временной шкалы возможно проводить выравнивание на разных уровнях абстракций.
  Предлагается исследовать такой иерархический подход к выравниванию последовательностей, основанный на возможности применения алгоритмов выравнивания к объектам разной структуры, имея функцию расстояние на них.
• Литература:
  • Обзорная презентация о DTW
  • DTW-based kernel and rank-level fusion for 3D gait recognition using Kinect Multi-Dimensional Dynamic Time Warping for Gesture Recognition
  • Time Series Similarity Measure via Siamese Convolutional Neural Network
  • Multiple Multidimensional Sequence Alignment Using Generalized Dynamic Time Warping
• Базовый алгоритм: классический DTW.
• Решение: Предлагается выполнять переход от одного уровня абстракции к другому путем применения сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Тогда объектом на нижнем уровне абстракции служит исходный сигнал. На втором уровне - сигнал из скрытого слоя модели (построенной на объектах нижнего уровня), размерность которого много меньше, а верхнего слоя - сигнал из скрытого слоя модели (построенной на объектах среднего уровня).
  При этом DTW вычисляется отдельно между нижними, между средними и между верхними уровнями, но формирование объектов для расчета расстояния осуществляется с учетом выравнивающего пути между объектами предыдущего уровня.
  Данный метод рассматривается как способ повышения интерпретируемости процедуры выравнивания и точности классификации действия в связи с переходом к более высокоуровневым паттернам. Кроме того, ожидается существенное увеличение скорости работы.
• Новизна: Предлагается идея выравнивания временных последовательностей одновременно на нескольких уровнях абстракции. Метод должен существенно улучшить интерпретируемость алгоритмов выравнивания и повысить скорость их работы.
• Авторы: В.В. Стрижов - эксперт, Глеб Моргачев, Алексей Гончаров - консультанты.

Задача 64

• Название: Теоретическая обоснованность применения метрических методов классификации с использованием динамического выравнивания (DTW) к пространственно-временным объектам.
• Задача: Необходимо изучить существующие теоретические обоснования применения методов динамического выравнивания для различных объектов, и исследовать использование таких методов к пространственно-временным рядам.
  При доказательстве применимости методов выравнивания доказывают, что функция, порождаемая алгоритмом динамического выравнивания является ядром. Что, в свою очередь, обосновывает применение метрических методов классификации.
• Литература:
  • Обзорная презентация о DTW
  • Теорема Мерсера
  • Polynomial dynamic time warping kernel support vector machines for dysarthric speech recognition with sparse training data
  • Online Signature Verification with New Time Series Kernels for Support Vector Machines
• Решение: Для различных формулировок метода DTW (когда внутренняя функция расстояния между отсчетами временных рядов - различна) - найти и собрать в одном месте доказательства того, что функция является ядром.
  Для базового набора датасетов со временными рядами (на которых проверяется точность функций расстояния) проверить выполнение условий из теоремы Мерсера (положительная определенность матрицы). Проделать это для различных модификаций функции расстояния DTW. (Sakoe-Chiba band, Itakura band, weighted DTW.)
• Новизна: Исследование теоретических обоснований применения алгоритма динамического выравнивания (DTW) и его модификаций к пространственно-временным рядам.
• Авторы: В.В. Стрижов - эксперт, Глеб Моргачев, Алексей Гончаров - консультанты.

Задача 76

• Название: Прогнозирование направления движения цены биржевых инструментов по новостному потоку.
• Задача: Построить и исследовать модель прогнозирования направления движения цены.
• Дано:
  1. Множество новостей S и множество временных меток T, соответствующих времени публикации новостей из S.
  2. Временной ряд P, соответствующий значению цены биржевого инструмента, и временной ряд V, соответствующий объему продаж по данному инструменту, за период времени T'.
  3. Множество T является подмножеством периода времени T'.
  4. Требуется спрогнозировать направление движения цены биржевого инструмента на следующий день после выхода новости.
• Данные:
  • Финансовые данные: данные о котировках (с интервалом в один день) 1500 финансовых инструментов с сайта finance.yahoo.com; для каждой точки ряда известны дата, время, 5 цен (open, high, low, close, adjusted close), и объем.
  • Текстовые данные: отчёты 8-K компаний, поданные в комиссию по ценным бумагам; новости каждой компании представлены отдельными файлом.
• Литература:
  1. Usmanova K.R., Kudiyarov S.P., Martyshkin R.V., Zamkovoy A.A., Strijov V.V. Analysis of relationships between indicators in forecasting cargo transportation // Systems and Means of Informatics, 2018, 28(3).
  2. Kuznetsov M.P., Motrenko A.P., Kuznetsova M.V., Strijov V.V. Methods for intrinsic plagiarism detection and author diarization // Working Notes of CLEF, 2016, 1609 : 912-919.
  3. Айсина Роза Мунеровна, Тематическое моделирование финансовых потоков корпоративных клиентов банка по транзакционным данным, выпускная квалификационная работа.
  4. Lee, Heeyoung, et al. "On the Importance of Text Analysis for Stock Price Prediction." LREC. 2014.
• Базовой алгоритм: Метод, использованный в статье (4).
• Решение: Использование тематического моделирования (ARTM) и локальных аппроксимирующих моделей для перевода последовательности текстов, соответствующих различным временным меткам, в единое признаковое описание.
• Критерий качества: F1-score, ROC AUC, прибыльность используемой стратегии.
• Новизна: Прогнозирование распределения вероятностей движения акций.
• Авторы: В.В. Стрижов (эксперт), Валентин Ахияров (консультант)

Задача 77

• Название: Определение фазы и разладки движения человека по сигналам носимых устройств
• Задача: Исследуется широкий класс периодических движений человека или животного. Требуется найти начало и конец движения. Требуется понять, когда заканчивается один тип движения и начинается другой. Для этого решается задача сегментации временных рядов. Строится фазовая траектория одного движения и отыскивается его фактическая размерность. Цель работы в том, что надо описать способ нахождения минимальной размерности фазового пространства. По повторению фазовой сегментировать периодические действия человека. Надо также предложить метод извлечения нулевой фазы в данном пространстве для конкретного действия. Бонус: найти разладу фазовой траектории и указать на смену типа движения. Бонус 2 сделать это для различных положений телефона, предложив модели инвариантных преобразований.
• Данные: 
Данные состоят из считанных с трехосевого акселерометра временных рядов с явно выделенным периодичным классом (ходьба, бег, шаги вверх и вниз по лестнице и т.п.). Возможно получение собственных данных с мобильного устройства, либо получение модельных данных из датасета UCI HAR
• Литература:
  1. A. P. Motrenko, V. V. Strijov. Extracting fundamental periods to segment biomedical signals // Journal of Biomedical and Health Informatics, 2015, 20(6).P. 1466–1476
1.(Сегментация временных рядов с периодическими действиями: решалась задача сегментации с использованием фазового пространства фиксированной размерности.) PDF
  2. A.D. Ignatov, V. V. Strijov. Human activity recognition using quasi-periodictime series collected from a single triaxial accelerometer. // Multimedia Tools and Applications, 2015, P. 1–14.
( Классификация человеческой активности с помощью сегментации временных рядов
: исследовались классификаторы над получаемыми сегментами.) PDF
  3. Grabovoy, A.V., Strijov, V.V. Quasi-Periodic Time Series Clustering for Human Activity Recognition. Lobachevskii J Math 41, 333–339 (2020). (Сегментация временных рядов на квазипериодические сегменты
: исследовались методы сегментации с использованием анализа главных компонент и перехода в фазовое пространство.) Text Slides DOI
• Базовой алгоритм: 
Базовый алгоритм описан в 1 и 3 работах, код тут, код работы 3 у автора.
• Решение: 
Предлагается рассмотреть различные алгоритмы понижения размерности и сравнить различные пространства, в которых строится фазовая траектория. Разработать алгоритм поиска минимальной размерности фазового пространства, в котором фазовая траектория не имеет самопересечений с точностью до стандартного отклонения восстановленной траектории.
• Новизна: 
В статье Мотренко размерность пространства равна двум. Этот недочет надо обязательно исправить. Фазовая траетория не должна самопересекаться. А если мы сможем отличить один тип движения от другого внутри одного периода (перешли с бега на шаг и в течение полутора шагов это поняли) - вообще будет замечательно.
• Авторы: 
Консультанты: Кормаков Г.В., Тихонов Д.М., эксперт Стрижов В.В.

TECH

Задача 1

• Название: Поиск зрачка на изображении глаза методом проекций яркости
• Задача: Дано монохромное растровое изображение глаза, см. примеры. Необходимо определить приблизительные координаты центра зрачка. Слово «приблизительные» означает то, что вычисленный центр зрачка должен лежать внутри окружности с центром в истинном центре зрачка и половинного истинного радиуса. Алгоритм должен быть очень быстрым.
• Данные: около 200 тыс. изображений глаз. При для каждого размечено положение истинной окружности — в целях обучения и проверки создаваемого метода.

Базовой алгоритм: Для ускорения работы с изображением предлагается агрегирование данных при помощи проекций яркости. Яркость изображения — функция двух дискретных аргументов. Её проекция на горизонтальную ось равна. Аналогично строятся проекции на оси с наклоном. Построив несколько проекций (две, четыре), исходя из них, можно попытаться определить положение зрачка (компактной тёмной области) при помощи эвристик и/или нейросети. Интересно оценить возможности нейросети в данной задаче.

• Литература: Zhi-Hua Zhou, Xin Geng Projection functions for eye detection // Pattern Recognition. 2004. V.37ю N.5. P.1049-1056. PDF
• Автор: Матвеев И.А.

Задача 2

• Название: Поиск границ радужки методом круговых проекций
• Задача: Дано монохромное растровое изображение глаза, см. примеры. Также известно приблизительное положение центра зрачка. Слово «приблизительное» означает то, вычисленный центр зрачка отстоит от истинного не более чем на половину его истинного радиуса. Необходимо определить приблизительные положения окружностей, аппроксимирующих зрачок и радужку. Алгоритм должен быть очень быстрым.
• Данные: около 200 тыс. изображений глаз. Для каждого размечено положение истинных окружностей — в целях обучения и проверки создаваемого метода.
• Базовой алгоритм: Для ускорения работы с изображением предлагается агрегирование данных при помощи круговых проекций яркости. Круговая проекция — функция, зависящая от радиуса, значение которой P(r) равно интегралу направленного градиента яркости изображения по окружности радиуса r (или по дуге окружности). Пример для одной дуги (правой четверти) и для четырёх дуг. Построив сколько-то круговых проекций, исходя из них, можно попытаться определить положение внутренней и внешней границ радужки (кольца) при помощи эвристик и/или нейросети. Интересно оценить возможности нейросети в данной задаче.
• Литература: Matveev I.A. Detection of Iris in Image By Interrelated Maxima of Brightness Gradient Projections // Applied and Computational Mathematics. 2010. V.9. N.2. P.252-257 PDF
• Автор: Матвеев И.А.

Задача 3

• Название: Поиск века на изображении как параболического контура методом проекций.
• Задача: Дано монохромное растровое изображение глаза, см. примеры. Необходимо найти контур верхнего века как параболу, то есть определить параметры.
• Данные: около 200 тыс. изображений глаз. При некоторых (около 2500) экспертом-человеком размечено положение параболы, приближающей веко.
• Базовой алгоритм: Первый шаг — предобработка изображения фильтром вертикального градиента с дальнейшей бинаризацией, ниже — типичный результат. На следующем шаге возможны различные варианты. Например, если известны коодрдинаты зрачка, можно задать область интереса (сверху) и в ней по выделенным точка построить параболу аппроксимацией методом наименьших квадратов. Пример результата дан ниже. Возможны более тонкие методы, например, поиск параболы преобразованием Хафа (см. в Википедии). Ещё один способ — использование проективных методов (преобразование Радона). Основная идея: задавшись коэффициентом , применить к изображению преобразование координат в результате которого все параболы вида formula переходят в прямые вида , далее задавшись коэффициентом , применить преобразование координат где , после чего наклонные прямые вида formula переходят в горизонтальные, которые легко определить, например, горизонтальным проецированием (суммированием значений в строках матрицы полученного изображения. Если коэффициенты угаданы правильно, перабола, представляющая веко, даст чёткий максимум в проекции. Перебирая formula (имеющие физический смысл) можно найти, те, что дают максимальное значение проекции, и считать что таким образом определена искомая парабола — веко.
• Литература: Википедия, статьи «Преобразование Хафа», «Преобразование Радона».
• Автор: Матвеев И.А.

HERMITAGE

Задача 58

• «Название»: Преобразование алгоритма Gerchberg-Saxton с помощью байесовских нейросетей. (или Нейросетевой подход в задаче фазового поиска для изображений с европейского синхротрона)
• «Задача»: Цель проекта - повысить качество разрешения изображений наноразмерных объектов, полученных в лабораториях Европейского фонда синхротронного излучения.
• «Данные»: а данными обращаться к консультанту (3GB).

Литература:

• • [1] Iterative phase retrieval in coherent diffractive imaging: practical issues
  • [2] X-ray nanotomography of coccolithophores reveals that coccolith mass and segment number correlate with grid size
  • [3] Lens-free microscopy for 3D + time acquisitions of 3D cell culture
  • [4] DEEP ITERATIVE RECONSTRUCTION FOR PHASE RETRIEVAL
  • https://docs.google.com/document/d/1K7bIzU33MSfeUvg3WITRZX0pe3sibbtH62aw42wxsEI/edit?ts=5e42f70e LinkReview
• «Базовый алгоритм»: Переход из прямого пространства в обратное пространство происходит с помощью преобразования Фурье. Преобразование Фурье - это линейное преобразование. Поэтому предлагается его аппроксимировать нейросетью. Например автокодировщик для моделирования прямого и обратного Фурье преобразования.
• «Решение»: Преобразование алгоритма Gerchberg-Saxton c помощью байесовских нейросетей. Использование информации о физических ограничениях и экспертные знания.
• «Новизна» Использование информации о физических ограничениях и экспертные знания при построении функции ошибки.
• «Авторы»: эксперты Сергей Грудинин, Юрий Чушкин, В.В. Стрижов. консультант Марк Потанин

Задача 57

• «Название»:Аддитивная регуляризация и в задачах привилегированного обучения при решении задачи прогнозирования состояния океана
• «Задача»: Есть выборка данных с океанских буйков, требуется прогнозировать состояние океана в разные моменты времени.
• «Данные»: От буйков поступают данные о высоте волн, скорости ветра, направления ветра, периоде волны, давление на уровне моря, температура воздуха и температура поверхности моря с разрешением от 10 минут до 1 часа.
• Литература:
  • [5]
• «Базовый алгоритм»: Использование простой нейросети.
• «Решение»:Добавление к базовому алгоритму(простая нейросеть) системы дифференциальных уравнений. Исследовать свойства пространства параметров учителя и ученика согласно привилегированному подходу.
• «Новизна» Исследование пространства параметров учителя и ученика и их изменение. Возможно настроить отдельно модели учителя и ученика и проследить на изменением их параметров в процессе оптимизации - дисперсия, изменение качества ученика при добавлении информации учителя, сложность.
• «Авторы»: В.В. Стрижов, Марк Потанин

Задача 52

• Название: Предсказание качества моделей белков с помощью сферических сверток на трехмерных графах.
• Задача: Целью данной работы является создание и исследование новой операции свертки на трехмерных графах в рамках решения задачи оценивания качества трехмерных моделей белков (задача регрессии на узлах графа).
• Данные: Используются модели, сгенерированные участниками соревнований CASP (http://predictioncenter.org).
• Литература:
  • [6] Подробно о задаче.
  • [7] Relational inductive biases, deep learning, and graph networks.
  • [8] Geometric deep learning: going beyond euclidean data.
• Базовой алгоритм: В качестве базового алгоритма будем использовать нейросеть, основанную на методе свертки на графах, который в общем виде описывается в [9].
• Решение: Наличие в белках пептидной цепи позволяет однозначно вводить локальные системы координат для всех узлов графа, что дает возможность создавать и применять сферические фильтры независимо от топологии графа.
• Новизна: В общем случае графы являются нерегулярными структурами, а во многих задачах обучения на графах объекты выборки не имеют единой топологии. Поэтому существующие операции сверток на графах очень сильно упрощены, либо не обобщаются на разные топологии. В данной работе предлагается рассмотреть новый способ построения операции свертки на трехмерных графах, для которых возможно однозначно выбрать локальные системы координат, привязанные к каждому узлу.
• Авторы: Сергей Грудинин, Илья Игашов.

Задача 53

• Название: Решение задачи оптимизации, сочетающей классификацию и регрессию, для оценки энергии связывания белка и маленьких молекул.
• Задача: Целью задачи является решение задачи оптимизации с функциями потерь классификации и регрессии в применении к биологическим данным.
• Данные: Около 12,000 комплексов белков с маленькими молекулами. Для классификации для каждого из них есть 1 правильное положение в пространстве и 18 сгенерированных неправильных, для регрессии каждому комплексу соответствует значение константы связывания (пропорциональна энергии). Основными дескрипторами являются гистограммы распределений расстояний между различными атомами.
• Литература:
  • https://www.overleaf.com/read/rjdnyyxpdkyj Подробно о задаче
  • http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf SVM
  • http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#ridge-regression Ridge Regression
  • https://alex.smola.org/papers/2003/SmoSch03b.pdf SVR
• Базовой алгоритм: В задаче классификации мы использовали алгоритм, похожий на линейный SVM, связь которого с оценкой энергии, выходящей за рамки задачи классификации, описана в статье https://hal.inria.fr/hal-01591154/. Для MSE в качестве функции потерь регрессии уже есть сформулированная двойственная задача, с реализации которой можно начать.
• Решение: Первым этапом будет решение задачи с MSE в функции потерь с использованием удобного для вас солвера. Основной трудностью может стать большая размерность данных, но они разрежены. Далее можно будет менять формулировку задачи.
• Новизна: Многие модели, используемые для предсказания взаимодействий белков с лигандами, "переобучены" под какую-либо задачу. Например, модели, хорошо предсказывающие энергии связывания, могут плохо выбирать связывающуюся с белком молекулу из множества несвязывающихся, а модели, хорошо определяющие правильную геометрию комплекса, могут плохо предсказывать энергии. В данной задаче предлагается рассмотреть новый подход борьбы с таким переобучением, поскольку сочетание функций потерь классификации и регрессии видится нам очень естественной регуляризацией.
• Авторы: Сергей Грудинин, Мария Кадукова.

Задача 44+

• Название: Ранее прогнозирование достаточного объема выборки для обобщенно линейной модели.
• Задача: Исследуется проблема планирования эксперимента. Решается задача оценивания достаточного объема выборки по данным. Предполагается, что выборка является простой. Она описывается адекватной моделью. Иначе, выборка порождается фиксированной вероятностной моделью из известного класса моделей. Объем выборки считается достаточным, если модель восстанавливается с достаточной достоверностью. Требуется, зная модель, оценить достаточный объем выборки на ранних этапах сбора данных.
• Цель: на малой простой iid выборке спрогнозировать ошибку на пополняемой большой. Прогностическая модель гладкая монотонная в двух производных. Выбор модели полный перебор или генетика. Модель зависит от редуцированной (исследовать) матрицы ковариации параметров GLM.
• Данные: Для вычислительного эксперимента предлагается использовать классические выборки из UCI репозитория. Ссылка на выборки https://github.com/ttgadaev/SampleSizeEstimation/tree/master/datasets
• Литература:
  1. Обзор методов, мотивания и постановка задачи для оценки объема выборки
  2. http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/PhDThesis/..
  3. Метод бутстреп. https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.aos/1..

Bishop, C. 2006. Pattern Recognition and Machine Learning. Berlin: Springer. 758 p.

• Базовый алгоритм: Будем говорить, что объем выборки достаточный, если логарифм правдоподобия имеет малую дисперсию, на подборке размера m, посчитанную при помощи бутстрепа.

Пытаемся аппроксимировать зависимость среднего значения log-likelihood и его дисперсии от размера выборки.

• Решение: Методы описанные в обзоре являются асимптотическими или же требуют заведомо большого размера выборки. Новый метод должен заключаться в том, чтобы прогнозировать объем на начальных этапах планирования эксперимента, то есть когда данных мало.
• Авторы: Малиновский Г. (консультант), Стрижов В. В. (эксперт)

Задача 12

• Название: Обучение машинного перевода без параллельных текстов.
• Задача: Рассматривается задача построения модели перевода текста без использования параллельных текстов, т.е. пар одинаковых предложений на разных языках. Данная задача возникает при построении моделей перевода для низкоресурсных языков (т.е. языков, для которых данных в открытом доступе немного).
• Данные: Выборка статей из Wikipedia на двух языках.
• Литература:
  • [10] Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only
  • [11] Sequence to sequence.
  • [12] Autoencoding.
  • [13] Training with Monolingual Training Data.
• Базовый алгоритм: Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only.
• Решение: В качестве модели перевода предлагается рассмотреть кобминацию двух автокодировщиков, каждый из которых отвечает за представление предложений на одном из языков. Оптимизация моделей проводится таким образом, чтобы скрытые пространства автокодировщиков для разных языков совпадали. В качестве исходного представления предложений предлагается рассматривать их графовое описание, получаемое с использованием мультиязычных онтологий.
• Новизна: Предложен способ построения модели перевода с учетом графовых описаний предложений.
• Авторы: О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов,

Задача 17

• Название: Прогнозирование намерений. Исследование свойств локальных моделей при пространственном декодировании сигналов головного мозга
• Задача: При построении систем нейрокомпьютерного интерфейса (brain-computer interface) используются простые, устойчивые модели. Важным этапом построения такой модели является построение адекватного признакового пространства. Ранее такая задача решалась с помощью выделения признаков из частотных характеристик сигналов.
• Данные: Наборы данных сигналов мозга ECoG/EEG.
• Литература:
  1. Motrenko A.P., Strijov V.V. Multi-way feature selection for ECoG-based brain-computer Interface // Expert systems with applications. - 2018.
  2. Eliseyev A., Aksenova T. Stable and artifact-resistant decoding of 3D hand trajectories from ECoG signals using the generalized additive model //Journal of neural engineering. – 2014.
• Базовый алгоритм: Сравнение предлагается производить с алгоритмом частных наименьших квадратов (partial least squares).
• Решение: В данном работе предлагается учесть пространственную зависимость между сенсорами, которые считывают данные. Для этого необходимо локально смоделировать пространственный импульс/сигнал и построить прогностическую модель на основе локального описания.
• Новизна: Предлагается существенно новый способ построения признакового описания в задаче декодирования сигналов. Бонус: анализ изменения структуры модели, адаптация структуры при изменении выборки.
• Авторы: В.В. Стрижов, Роман Исаченко - эксперты

Задача 8

• Название: Порождение признаков с помощью локально-аппроксимирующих моделей (Классификация видов деятельности человека по измерениям фитнес-браслетов).
• Задача: Требуется проверить выполнимость гипотезы о простоте выборки для порожденных признаков. Признаки - оптимальные параметры аппроксимирующих моделей. При этом вся выборка не является простой и требует смеси моделей для ее аппроксимации. Исследовать информативность порожденных признаков - параметров аппроксимирующих моделей, обученных на сегментах исходного временного ряда. По измерениям акселерометра и гироскопа требуется определить вид деятельности рабочего. Предполагается, что временные ряды измерений содержат элементарные движения, которые образуют кластеры в пространстве описаний временных рядов. Характерная продолжительность движения – секунды. Временные ряды размечены метками вида деятельности: работа, отдых. Характерная продолжительность деятельности – минуты. Требуется по описанию временного ряда и кластера восстановить вид деятельности.
• Данные: Временные ряды акселерометра WISDM (Временной ряд (библиотека примеров), раздел Accelerometry).
  • WISDM (Kwapisz, J.R., G.M. Weiss, and S.A. Moore. 2011. Activity recognition using cell phone accelerometers. ACM SigKDD Explorations Newsletter. 12(2):74–82.), USC-HAD или сложнее. Данные акселерометра (Human activity recognition using smart phone embedded sensors: A Linear Dynamical Systems method, W Wang, H Liu, L Yu, F Sun - Neural Networks (IJCNN), 2014)
• Литература:
  • Motrenko A.P., Strijov V.V. Extracting fundamental periods to segment human motion time series // Journal of Biomedical and Health Informatics, 2016, Vol. 20, No. 6, 1466 - 1476. URL
  • Карасиков М.Е., Стрижов В.В. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей // Информатика и ее применения, 2016.URL
  • Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471 - 1483. URL
  • Исаченко Р.В., Стрижов В.В. Метрическое обучение в задачах многоклассовой классификации временных рядов // Информатика и ее применения, 2016, 10(2) : 48-57. URL
  • Задаянчук А.И., Попова М.С., Стрижов В.В. Выбор оптимальной модели классификации физической активности по измерениям акселерометра // Информационные технологии, 2016. URL
  • Ignatov A., Strijov V. Human activity recognition using quasiperiodic time series collected from a single triaxial accelerometer // Multimedia Tools and Applications, 2015, 17.05.2015 : 1-14. URL
• Базовый алгоритм: Базовый алгоритм описан в работах [Карасиков, Стрижов: 2016] и [Кузнецов, Ивкин: 2014].
• Решение: Требуется построить набор локально-аппроксимирующих моделей и выбрать наиболее адекватные. Найти оптимальный способ сегментации и оптимальное описание временного ряда. Построить метрическое пространство описаний элементарных движений.
• Новизна: Создан стандарт построения локально-аппроксимирующих моделей. Соединение двух характеристических времен описания жизни человека, комбинированная постановка задачи.
• Авторы: В.В. Стрижов (эксперт), Александра Гальцева, Данил Сайранов (консультанты)