Участник:Dj

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Курсы)
(12 промежуточных версий не показаны.)
Строка 7: Строка 7:
Выпускник факультета [[ВМиК МГУ|ВМК]] [[МГУ]], [http://lnip.su/ школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв].
Выпускник факультета [[ВМиК МГУ|ВМК]] [[МГУ]], [http://lnip.su/ школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв].
<br/>
<br/>
-
'''Профессор''' кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]].
+
Профессор кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]].
<br/>
<br/>
Руководитель спецсеминара '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]'''.
Руководитель спецсеминара '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]'''.
Строка 16: Строка 16:
|}
|}
-
=== Блог ===
+
== Блог ==
[https://dyakonov.org dyakonov.org]'''
[https://dyakonov.org dyakonov.org]'''
-
=== Мои обновления ===
+
== Персональная страница ==
-
{| class="simple"
+
-
|-
+
-
!
+
-
!
+
-
|-
+
-
|
+
-
* Начал читать спецкурс [[Введение в машинное обучение]], читаю курс [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладные задачи анализа данных]]
+
-
* Мини-лекции на сайте Постнаука: [http://postnauka.ru/video/34960 одна] и [https://postnauka.ru/video/53575 вторая].
+
-
|
+
https://dyakonov.org/ag/
-
<!-- комментарий # {{notice|
+
-
#[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсников|'''Информация для второкурсников ВМК:''' что сделать, чтобы я стал Вашим научным руководителем...]]
+
-
# }} -->
+
-
|}
+
-
==Некоторые события научной и педагогической жизни==
+
== Научные интересы ==
 +
* машинное обучение (machine learning) и прикладные задачи анализа данных (data mining)
 +
* алгебраический подход и теория интерполяции
 +
* дискретная математика
-
{| border="1"
 
-
!Год||
 
-
|-
 
-
|2016||
 
-
* Присвоено почётное звание [http://www.ras.ru/presidium/documents/directions.aspx?ID=5b6c4f50-c81d-446a-bb86-4dd619ce9507 Профессор РАН].
 
-
* Второе место (из 148) на конкурсе [http://cardioqvark.ru/challenge/ CardioQVARK] по созданию алгоритма детектирования курильщика по кардиограмме.
 
-
|-
+
== Курсы ==
-
|2015||
+
-
* Премия имени И.И. Шувалова [http://www.msu.ru/news/glavnye-nagrady-universiteta.html I степени] (самая престижная научная награда для молодых учёных в МГУ).
+
-
* Он-лайн курс [https://edstars.ru/courses/4 Машинное обучение и анализ данных]. Мини-лекции лучше смотреть [https://alexanderdyakonov.wordpress.com/2015/04/02/%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8-%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8/ здесь].
+
-
* Начал вести блог [https://alexanderdyakonov.wordpress.com/ «Анализ малых данных»].
+
-
|-
+
-
|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.
+
-
|-
+
-
|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).
+
-
* Организовал соревнование [[Соревнование Inventum Data Mining Contest]] по разработке алгоритмов прогнозирования финансовых временных рядов.
+
-
|-
+
-
|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]].
+
-
* 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.
+
-
* Написал научно-популярную лекцию [http://alexanderdyakonov.narod.ru/intro2datamining.pdf «Введение в анализ данных»] (работа-победитель конкурса [http://www.fondpotanin.ru/ Благотворительного фонда В.Потанина]).
+
-
|-
+
-
|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].
+
-
* 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).
+
-
* Написал работы [http://alexanderdyakonov.narod.ru/novmysldjakonov.pdf «Раскраски бинарных матриц»] на конкурс [http://novmysl.finam.ru/contest_results.html «Свободный полет» – 2011] благотворительного фонда «Новая мысль» (победитель конкурса) и научно-популярную лекцию [http://alexanderdyakonov.narod.ru/lpotdyakonov.pdf «Шаманство в анализе данных»] (как получатель гранта [http://www.fondpotanin.ru/ Благотворительного фонда В.Потанина]).
+
-
|-
+
-
|2010||
+
-
* Написал учебное пособие [[Публикация:Дьяконов 2010 Учебное пособие ММП| Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования)]].
+
-
* Начал чтение спецкурса «[[Булевы уравнения и проблема SAT]]» (совместно с [[Участник:Sgur|С.И.Гуровым]]) и мини-спецкурса (3 лекции) «[[Шаманство в анализе данных]]».
+
-
|-
+
-
|2009||
+
-
* Защита докторской диссертации [http://vak.ed.gov.ru/common/img/uploaded/files/vak/announcements/fiz_mat/2009/13-07/DyakonovAG.pdf «Алгебраические замыкания обобщённой модели алгоритмов распознавания, основанных на вычислении оценок»] (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика»).
+
-
* Написал свою самую «красивую» научную работу... [http://www.springerlink.com/content/e5182m25g1111134/ Критерии вырожденности матрицы попарных l1-расстояний и их обобщения] // Доклады Академии наук, 2009, Т. 425, №1, С.11–14. См. также [http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=im&paperid=5404&option_lang=rus полную версию] // Изв. РАН. Сер. матем., 2012, т. 76, вып. 3, с. 93–110.
+
-
* Проводил семинары в [http://company.yandex.ru/academic/school/ школе анализа данных «Яндекс»] по курсам [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|«Машинное обучение»]], [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|«Методы машинного обучения в анализе данных»]].
+
* обязательный курс для 3 потока бакалавров ВМК [https://github.com/Dyakonov/MLDM Машинное обучение и анализ данных (Machine Learning and Data Mining)]
-
|-
+
* спецкурс для бакалавров ВМК [[Введение в машинное обучение]]
-
|2008||
+
* обязательный курс для магистров ММП [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладные задачи анализа данных]]
-
* Медаль РАН для молодых учёных за лучшую научную работу в области информатики, вычислительной техники и автоматизации.
+
* курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) [[Прикладная алгебра (часть I)]]
-
* 2 место (из 29) и 3 место (из 19) на конкурсе [http://www.neural-forecasting-competition.com/NN5/results.htm «NN5 Forecasting Competition for Neural Networks & Computational Intelligence»] по прогнозированию финансовых временных рядов (лучший результат среди учёных-одиночек).
+
* экспериментальный курс для бакалавров ММП [https://github.com/Dyakonov/DL Глубокое обучение (Deep Learning)]
-
* Разработал и стал читать лекции по курсу «[[Алгоритмы, модели, алгебры]]».
+
-
* Начал читать в Казахстанском филиале МГУ потоковый курс «[[Математические основы теории прогнозирования]]». Прочитал в Казахстанском филиале МГУ курс «[[Обработка и распознавание изображений]]», провёл спецсеминар (только в 2008 году).
+
-
|-
+
-
|2007||
+
-
* Первое место (из 20) на конкурсе [http://home.comcast.net/~nn_classification/ «Ford Classification Challenge»] по классификации сигналов (с результатом 100% верных ответов на данных Ford_A).
+
-
* 5 место (из 25) на конкурсе [http://www.neural-forecasting-competition.com/NN3/results.htm «2006/07 Forecasting Competition for Neural Networks & Computational Intelligence»] по прогнозированию финансовых временных рядов (лучший результат среди учёных-одиночек).
+
-
* Разработал и провёл спецсеминар для бакалавров «[[Интеллектуальный анализ данных для бизнес-процессов]]» (вёл до 2008 г. вкл.).
+
-
* Большая научная активность... Подготовил свою «самую сложную» работу: [http://www.springerlink.com/content/k03j36012g476j67/ Алгебра над алгоритмами вычисления оценок: нормировка по отрезку] // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2009, Т. 49, №1. С.200-208.
+
-
* Стал учёным секретарём [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|кафедры ММП ВМК МГУ]] (был им с 01.04.07 по 31.12.09).
+
-
|-
+
-
|2006||
+
-
* Написал первое учебное пособие по алгебраическому подходу к решению задач распознавания... [http://alexanderdyakonov.narod.ru/avo.pdf Алгебра над алгоритмами вычисления оценок: Учебное пособие.– М.: Изд. отд. ф-та ВМиК МГУ, 2006. – 72с.]
+
-
* Разработал и начал читать лекции по второй части основного кафедрального курса «[[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|Математические методы распознавания образов]]» (читал до 2007 г. вкл.).
+
-
|-
+
-
|2005||
+
-
* Третье место (из 27) в конкурсе [http://www.bbci.de/competition/iii/results/index.html «BCI competition III»] по классификации сигналов головного мозга.
+
-
|-
+
-
|2004||
+
-
* Разработал и прочитал спецкурс «[[Эффективное представление алгоритмов из алгебраических замыканий]]».
+
-
* Стал выкладывать учебные материалы для студентов [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|кафедры]] на сайт [http://www.mmp1.nm.ru].
+
-
|-
+
-
|2003||
+
-
* Защита кандидатской диссертации «Построение простых нормальных форм характеристических функций классов в задачах распознавания с целочисленной и бинарной информацией» (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика», научный руководитель: [[Журавлев, Юрий Иванович|Юрий Иванович Журавлёв]]).
+
-
* Написал свою «самую прикладную» статью... Построение ДНФ последовательным перемножением // ЖВМиМФ, 2003, т. 43, № 10, c. 1569–1580.
+
-
* Разработал лекции и семинары курса [[Прикладная алгебра (часть I)]], разработал [http://www.mmp1.nm.ru/prack.htm Практикум на ЭВМ (3 курс, ММП)], разработал и прочитал спецкурс «[[Бинарные функции в распознавании образов]]».
+
-
* Стал полноштатным сотрудником факультета [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]].
+
-
|-
+
-
|2002||
+
-
* Начал вести семинары по курсу «[[Пакеты прикладных программ]]» на факультете [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]] (вёл до 2003 г. вкл.).
+
-
|-
+
-
|2000||
+
-
* Медаль РАН для студентов ВУЗов за лучшую научную работу.
+
-
* Написал первую «серьёзную» научную статью... О выборе системы опорных множеств для эффективной реализации алгоритмов распознавания типа вычисления оценок // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2000, Т. 40, №7, С. 1104-1118.
+
-
|}
+
-
== 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 ==
+
* программа в рамках проекта OzonMasters [https://ozonmasters.ru/ml Машинное обучение]
 +
 
-
* Cпецсеминар [[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]
 
-
* Спецкурс [[Введение в машинное обучение]]
 
-
* [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладные задачи анализа данных]], лекции и семинары
 
-
* [[Прикладная алгебра (часть I)]], лекции и семинары
 
* <strike> [[Алгоритмы, модели, алгебры]], лекции </strike>
* <strike> [[Алгоритмы, модели, алгебры]], лекции </strike>
* <strike> [[Практикум на ЭВМ (317)]], архив: [http://www.mmp1.nm.ru/prack.htm старый сайт]</strike>
* <strike> [[Практикум на ЭВМ (317)]], архив: [http://www.mmp1.nm.ru/prack.htm старый сайт]</strike>
Строка 140: Строка 49:
* <strike> Мини-спецкурс «[[Шаманство в анализе данных]]»</strike>
* <strike> Мини-спецкурс «[[Шаманство в анализе данных]]»</strike>
* <strike>Спецкурс «Прикладной анализ данных» для бакалавров</strike>
* <strike>Спецкурс «Прикладной анализ данных» для бакалавров</strike>
 +
 +
== Избранные статьи ==
 +
 +
* T. Grigorios, P. Apostolos, Q. Weining et al. [https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-11746-1_40 Wise 2014 challenge: Multi-label classification of print media articles to topics] // Lecture Notes in Computer Science. — 2014. — Vol. 8787. — P. 541–548.
 +
 +
* Дьяконов А.Г. [https://bijournal.hse.ru/2014--1%20(27)/120486363.html Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей] // Бизнес-информатика. — 2014. — Т. 1, № 27. — С. 68–77.
 +
 +
* Дьяконов А.Г. [https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-32115-3_51 A blending of simple algorithms for topical classification] // Lecture Notes in Computer Science. — 2012. — Vol. 7413. — P. 432–438.
 +
 +
* Дьяконов А.Г. [http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=im&paperid=5404&option_lang=rus Критерии вырожденности матрицы попарных l1-расстояний и их обобщения] // Известия РАН. Серия математическая. — 2012. — Т. 2012, № 76:3. — С. 93–110.
 +
 +
* Дьяконов А. Г. [http://ecsocman.hse.ru/data/2012/06/06/1271384006/5.pdf Алгоритмы для рекомендательной системы: технология lenkor] // Бизнес-информатика. — 2012. — № 1 (19). — С. 32–39.
 +
 +
== Полезное ==
 +
 +
* Мини-лекции на сайте Постнаука: [http://postnauka.ru/video/34960 одна] и [https://postnauka.ru/video/53575 вторая].
 +
[[Категория:Страницы участников|D]]
[[Категория:Страницы участников|D]]

Версия 18:48, 15 января 2020

Содержание

Изображение:AvDyakonov.jpg    Дьяконов Александр Геннадьевич

Выпускник факультета ВМК МГУ, школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв.
Профессор кафедры «Математических методов прогнозирования» ВМК МГУ.
Руководитель спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей».

Почта: djakonov+собака+мэил.ру

Блог

dyakonov.org

Персональная страница

https://dyakonov.org/ag/

Научные интересы

  • машинное обучение (machine learning) и прикладные задачи анализа данных (data mining)
  • алгебраический подход и теория интерполяции
  • дискретная математика


Курсы



Избранные статьи

Полезное

Личные инструменты