Алгебраические методы синтеза корректных алгоритмов анализа данных (конференция)

Материал из MachineLearning.

Версия от 14:49, 24 мая 2016; Pavel Levdik (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Международная конференция с элементами научной школы для молодежи «Алгебраические методы синтеза корректных алгоритмов анализа данных» — сателлитное мероприятие международной конференции «Интеллектуализация обработки информации» (ИОИ-2010, г. Пафос, Республика Кипр).

Научная тематика конференций ИОИ включает в себя интеллектуальный анализ данных (Data Mining), распознавание, прогнозирование, классификацию, обработку сигналов и изображений, неклассическое математическое моделирование, вопросы передачи и защиты информации и др.

В рамках проблематики ИОИ выделяется направление, связанное с использованием алгебраических конструкций для задач синтеза высокоэффективных алгоритмов обработки данных. Это направление, основателем которого еще в 70-е годы прошлого века стал академик РАН Ю.И. Журавлев, к настоящему времени стало одним из тех актуальных течений мировой науки, в котором сохраняется лидирующая роль отечественных научных школ (школы академика РАН В.Л. Матросова, члена-корреспондента РАН К.В. Рудакова и др.). Основной целью проведения международной Конференции и научной школы для молодежи «Алгебраические методы синтеза корректных алгоритмов анализа данных» является развитие имеющегося опережающего научного задела в области алгебраического синтеза корректных алгоритмов на базе эвристических информационных моделей, расширение области применения алгебраических конструкций и, что особенно важно, привлечение молодых исследователей к работам в данном направлении.

Содержание

Основные направления работы конференции

  • Интеллектуальный анализ данных (data mining)
  • Интеллектуальные бизнес-системы (business-intelligence)
  • Интеллектуализация поддержки принятия решений
  • Интеллектуализация Интернет (web-mining)
  • Математическая теория и методы машинного обучения (mathematical theory and algorithms оf machine learning)
  • Математические модели и методы прогнозирования
  • Дискретная оптимизация, алгоритмическая сложность и приближенные методы
  • Теория, методы и прикладные задачи обработки, анализа и распознавания сигналов
  • Теория, методы и прикладные задачи обработки, анализа, распознавания и понимания изображений
  • Информационный поиск и анализ текстовой информации (text mining, information retrieval)
  • Дедуктивные системы, экспертные системы и базы знаний.

Международный оргкомитет

Сопредседатели оргкомитета

Ученый секретарь оргкомитета

Чехович Юрий Викторович, к.ф.-м.н.

Члены оргкомитета

Программный комитет

Сопредседатели программного комитета

  • Член-корреспондент РАН Рудаков Константин Владимирович, Россия
  • Профессор Донской Владимир Иосифович, Украина
  • Профессор Краснопрошин Виктор Владимирович, Беларусь

Ученый секретарь программного комитета

Воронцов Константин Вячеславович, д.ф.-м.н.

Члены программного комитета

  • Член-корреспондент РАН Сойфер Виктор Александрович
  • Профессор Гупал Анатолий Михайлович
  • Профессор Дорофеюк Александр Александрович
  • Профессор Местецкий Леонид Моисеевич
  • Профессор Моттль Вадим Вячеславович
  • Профессор Пытьев Юрий Петрович
  • Профессор Рязанов Владимир Васильевич
  • Профессор Тузиков А.В.
  • Профессор Чуличков Алексей Иванович
  • Рейер Иван Александрович, к.т.н.

Председатель технического оргкомитета

Громов Андрей Николаевич

Члены технического оргкомитета

  • Быкова Елена Анатольевна
  • Ивахненко Андрей Александрович
  • Каневский Даниил Юрьевич
  • Лисица Андрей Валерьевич
  • Помазкова Евгения Владимировна

Программа конференции

  • Пленарное заседание 1. Алгебры над алгоритмами. Вопросы разрешимости и полноты.
  • Пленарное заседание 2. Алгебры над алгоритмами. Вопросы сложности семейств корректирующих операций.
  • Пленарное заседание 3. Алгебраические расширения и проблема переобучения.
  • Секция 1. Модели алгоритмов вычисления оценок и их полиномиальные расширения.
  • Секция 2. Универсальные ограничения для алгоритмов классификации.
  • Секция 3. Оценивание вероятности переобучения алгоритмов.
  • Секция 4. Синтез и коррекция проблемно-ориентированных метрик.
  • Секция 5. Проблемы сложности задач модельных задач распознавания и классификации.
  • Секция 6. Биомедицинские приложения.
  • Секция 7. Алгебраические конструкции в обработке сигналов.
  • Секция 8. Алгебраические конструкции в анализе изображений.
  • Круглый стол «Алгебраический подход и обобщающая способность».
  • Круглый стол «Система тестирования алгоритмов Полигон».
Личные инструменты