Материал из MachineLearning.
			(Различия между версиями)
												
			
			
			
			
			
			
			
				   | 
				 | 
			
		| Строка 1: | 
Строка 1: | 
|   | Руководитель спецсеминара: к.ф.-м.н. [[Участник:Dj|Дьяконов Александр Геннадьевич]]  |   | Руководитель спецсеминара: к.ф.-м.н. [[Участник:Dj|Дьяконов Александр Геннадьевич]]  | 
|   | + |  | 
|   | + | {{TOCright}}  | 
|   |  |   |  | 
|   | ==Работа на спецсеминаре состоит из двух направлений:==  |   | ==Работа на спецсеминаре состоит из двух направлений:==  | 
Версия 10:38, 14 января 2010
Руководитель спецсеминара: к.ф.-м.н. Дьяконов Александр Геннадьевич
 Работа на спецсеминаре состоит из двух направлений:
-  Теоретическое. Проводится в рамках алгебраического подхода к решению задач распознавания. Суть подхода: на алгоритмах, которые решают задачи обработки и анализа данных, специальным образом вводятся алгебраические операции. Например, можно складывать алгоритмы (получается опять алгоритм), умножать и т.д. Доказано (Ю.И. Журавлёвым), что среди получаемых алгебраических выражений над «естественными» алгоритмами есть высокоэффективные алгоритмы. На спецсеминаре рассматриваются вопросы: как их строить, анализировать, реализовывать на ЭВМ и т.д. и т.п. Данное направление представляет особую ценность студентам, которые хотят получить самостоятельные результаты в науке и продолжить обучение в аспирантуре.
 -  Прикладное. Решаются реальные прикладные задачи анализа данных (data mining). Например, классификация сигналов головного мозга, классификация сигналов-показаний работы механизмов, настройка спам-фильтров, автоматическая рубрикация текстов, прогнозирование финансовых временных рядов. От студентов требуется желание глубоко понять задачу (данные и скрытые в них закономерности), умение быстро осваивать новые методы (в незнакомой области), хорошо программировать, выдвигать гипотезы и фантазировать (последнее очень важно).
 
 Участники спецсеминара:
| Год выпуска | Участники
 | 
| Аспирант, 2010 | 
 Карпович Павел
 
-  Карпович П.А. k-сингулярные системы точек в пространстве l1 // Сборник тезисов XVI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2009», секция «Вычислительная математика и кибернетика», М: МАКС Пресс, 2009. - C.34.
 -  Карпович П.А. Эффективная реализация алгоритмов распознавания образов // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2009, Т. 49, №8. C.1510–1516
 -  Карпович П.А. О задаче разделения системы точек в пространсте l1 на подсистемы с невырождеными матрицами попарных расстояний // Тезисы конференции МФТИ, Секция проблем интеллектуального анализа данных, распознавания и прогнозирования. - М.: ГОУ ВПО «Московский физико-технический институт (государственный университет)», 2009. - С. 52.
 -  Карпович П.А., Дьяконов А.Г. Критерий k-сингулярности систем точек в алгебраическом подходе к распознаванию // 14-я Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов» Владимирская обл., г. Суздаль, 21-26 сентября 2009 г.: Сборник докладов. – М. МАКС Пресс, 2009. С. 41-44.
  
 | 
| 2012 | 
 Платонова Елена
 
-  Семестровая работа (5 семестр) «Муравьиные алгоритмы»
  
 | 
| 2010 | 
 Ахламченкова Ольга
 
-  Дипломная работа «Машинное обучение для ранжирования документов»
  
Одинокова Евгения
 
-  Дипломная работа «Методы иерархической классификации текстов»
  
 | 
| 2009 | 
 Власова Юлия
 
-  Дипломная работа  «Генерация признаков в задаче классификации сигналов» (PDF, 929 КБ).
 -  Власова Ю.В. Применение генетических алгоритмов в задаче классификации сигналов (приложение в BCI) // Сборник тезисов XVI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2009», секция «Вычислительная математика и кибернетика», М: МАКС Пресс, 2009. - C.17.
 -  Власова Ю.В. Применение генетических алгоритмов в задаче классификации сигналов (приложение в BCI) // Доклады 14-й Всероссийской конференции "Математические методы распознавания образов", М.: МАКС Пресс, 2009, С. 96-99.
  
Логинов Вячеслав 
 
-  Дипломная работа «Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейросетей с откликом»
  
Фёдорова Валентина
 
-  Дипломная работа «Локальные методы прогнозирования временных рядов»
 -  Федорова В.П. Локальные методы прогнозирования временных рядов // Сборник тезисов XVI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2009», секция «Вычислительная математика и кибернетика», М: МАКС Пресс, 2009. - C.87.
  
Чучвара Алексндра (бакалавр)
 
-  Квалификационная работа «Частичное машинное обучение в задачах классификации текстов»
  
 | 
| 2008 | 
 Ломова Дарья
 
-  Дипломная работа «Выделение закономерностей во временных рядах методом анализа главных компонент»
  
Вершкова Ирина
 
-  Дипломная работа «Локальная и глобальная согласованность в интеллектуальном анализе данных»
  
 | 
| 2007 | 
 Кнорре Анна
 
-  Дипломная работа «Надежность алгоритмов распознавания, основанных на синтезе дизъюнктивных нормальных форм»
  
Карпович Павел
 
-  Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов распознавания образов»
  
Сиваченко Евгений
 
-  Дипломная работа «Нейросетевой поиск логических закономерностей»
  
 | 
| 2006 | 
 Ховратович (Курятникова) Татьяна
 
-  Дипломная работа «Критерии корректности в задачах распознавания образов с малым числом признаков»
 -  Курятникова Т.С. Критперии корректности алгебраического и линейного замыкания АВО для малых размерностей // Материалы XII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных "Ломносов", секция "Вычислительная математика и кибернетика". М.: Изд. отд. ВМиК МГУ, 2006. - c. 32-33.
  
Мошин Николай
 
-  Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов решения задачи выполнимости».
  
 | 
| 2005 | 
 Каменева Наталья
 
-  Дипломная работа «Эффективные логические алгоритмы распознавания, основанные на синтезе ДНФ»
  
Силкин Леонид
 
-  Дипломная работа «Оценка разделяющей способности признаков при кодировании информации в задачах распознавания»
  
 |