Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании"

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Учебно-научный спецсеминар «Новые методы в распознавании образов и прогнозировании» (руководитель к.ф.-м.н., доцент С.И. Гуров, зам. руководителя к.ф.-м.н., н.с. Д.П. Ветров) рассчитан на студентов 2-5 курсов, аспирантов и всех интересующихся. Проходит в весеннем семестре в виде докладов и сообщений участников и приглашённых специалистов. Тематика очень разнообразна: вот, например, какие вопросы рассматривались в докладах, заслушанных в прошлом и нынешнем учебных годах:

  • Оценка надёжности алгоритмов классификации. Определение областей компетентности синтезирующих алгоритмов. Гипотеза компактности в распознавании образов.
  • Логические методы в распознавании образов. Решение булевых уравнений и синтез управляющих схем.
  • Задачи обработки изображений в авторизации произведений живописи. Обнаружение скрытых изображений по рентгенограмме.
  • Проблемы аксиоматизации теории вероятностей. Альтернативы Колмогоровской теории.
  • Обзор методов Reinforcement Leaning.
  • Математические методы в задачах анализа активности мозга.
  • Непрерывное обобщение информационного критерия Акаике и его применение к задаче выделения признаков в линейной регрессии.
  • Модели скрытых переменных для обработки и визуализации данных.
  • Характеристические числа частично упорядоченных множеств.
  • Прогнозирование ценовой кредитной политики.
  • Применение математических методов для анализа поведения животных.

В весеннем семестре 2009/2020 уч. года предполагается, в частности, заслушать доклады

  • Решение уравнений в алгебре Войшвилло.
  • Методы сокращений размерности метрических описаний.
  • Численно-аналитическое решение уравнения Линди в ТМО.
  • Реляционная теория распознавания.
  • Использование методов машинного обучения в безопасности полетов гражданской авиации.

Вопросы к докладчику приветствуются. После доклада обычно происходит его обсуждение.

См. также

Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"

Личные инструменты