Участник:Dj
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Научные интересы) |
|||
(139 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 5: | Строка 5: | ||
|[[Изображение:AvDyakonov.jpg]] | |[[Изображение:AvDyakonov.jpg]] | ||
|'''Дьяконов Александр Геннадьевич''' | |'''Дьяконов Александр Геннадьевич''' | ||
- | + | АО [https://www.tinkoff.ru/ «Тинькофф Банк»],<br/> | |
- | + | Академический руководитель направления наук о данных в [https://centraluniversity.ru/ Центральном университете] | |
<br/> | <br/> | ||
- | |||
<br/> | <br/> | ||
- | + | Лектор программы [https://aimasters.ru/ AI Masters] | |
<br/> | <br/> | ||
- | |||
- | |||
- | |||
<br/> | <br/> | ||
+ | Выпускник факультета [[ВМиК МГУ|ВМК]] [[МГУ]], [http://lnip.su/ школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв]. | ||
+ | |||
<br/> | <br/> | ||
+ | |||
Почта: '''djakonov'''+собака+'''мэил.ру''' | Почта: '''djakonov'''+собака+'''мэил.ру''' | ||
|} | |} | ||
+ | == Личный сайт == | ||
- | + | * Персональная информация [https://dyakonov.org/ag/ dyakonov.org/ag/] | |
+ | * Блог [https://dyakonov.org dyakonov.org] | ||
- | + | == Полезное == | |
- | + | ||
- | + | * Большое интервью: [https://ozonmasters.ru/page19938687.html «С собой соревноваться интереснее - выиграть или проиграть невозможно»]. | |
- | + | ||
- | * | + | * Интервью [https://www.youtube.com/watch?v=0sa8XT0oC9o «История развития Data Science в России»] |
- | + | ||
- | + | * Подкаст «Сила Тока» [https://youtu.be/3DOoeYB_k3c «Решение реальных бизнес-задач с помощью анализа данных»] | |
- | + | ||
- | + | * Мини-лекции на сайте Постнаука: [http://postnauka.ru/video/34960 одна] и [https://postnauka.ru/video/53575 вторая]. | |
- | * | + | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | * | + | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | * | + | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
== Научные интересы == | == Научные интересы == | ||
- | * | + | * машинное обучение (machine learning) и прикладные задачи анализа данных (data mining) |
- | + | ||
* алгебраический подход и теория интерполяции | * алгебраический подход и теория интерполяции | ||
- | * | + | * дискретная математика |
- | == | + | == Старые курсы == |
- | * [[Прикладная алгебра (часть I)]] | + | В прошлом - профессор кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]], |
- | * [[Алгоритмы, модели, алгебры]], лекции | + | <br/> |
- | * [http://www.mmp1.nm.ru/prack.htm | + | руководитель спецсеминара '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]'''. |
- | * «Математические основы теории прогнозирования» (3 поток 4 курса) в Казахстанском филиале МГУ. | + | |
+ | * <strike> обязательный курс для 3 потока бакалавров ВМК [https://github.com/Dyakonov/MLDM Машинное обучение и анализ данных (Machine Learning and Data Mining)] </strike> | ||
+ | * <strike> спецкурс для бакалавров ВМК [[Введение в машинное обучение]] </strike> | ||
+ | * <strike> обязательный курс для магистров ММП [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладные задачи анализа данных]] </strike> | ||
+ | * <strike> курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) [[Прикладная алгебра (часть I)]] </strike> | ||
+ | * <strike> экспериментальный курс для бакалавров ММП [https://github.com/Dyakonov/DL Глубокое обучение (Deep Learning)] </strike> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | * <strike> программа в рамках проекта OzonMasters [https://ozonmasters.ru/ml Машинное обучение] </strike> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | * <strike> [[Алгоритмы, модели, алгебры]], лекции </strike> | ||
+ | * <strike> [[Практикум на ЭВМ (317)]], архив: [http://www.mmp1.nm.ru/prack.htm старый сайт]</strike> | ||
+ | * <strike> «Математические основы теории прогнозирования» (3 поток 4 курса) в Казахстанском филиале МГУ.</strike> | ||
+ | * <strike> [[Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»]]</strike> | ||
+ | * <strike> Спецкурс «[[Булевы уравнения и проблема SAT]]»</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. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
[[Категория:Страницы участников|D]] | [[Категория:Страницы участников|D]] |
Текущая версия
|
Дьяконов Александр Геннадьевич
АО «Тинькофф Банк»,
Почта: djakonov+собака+мэил.ру |
Личный сайт
- Персональная информация dyakonov.org/ag/
- Блог dyakonov.org
Полезное
- Большое интервью: «С собой соревноваться интереснее - выиграть или проиграть невозможно».
- Подкаст «Сила Тока» «Решение реальных бизнес-задач с помощью анализа данных»
Научные интересы
- машинное обучение (machine learning) и прикладные задачи анализа данных (data mining)
- алгебраический подход и теория интерполяции
- дискретная математика
Старые курсы
В прошлом - профессор кафедры «Математических методов прогнозирования» ВМК МГУ,
руководитель спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей».
-
обязательный курс для 3 потока бакалавров ВМК Машинное обучение и анализ данных (Machine Learning and Data Mining) -
спецкурс для бакалавров ВМК Введение в машинное обучение -
обязательный курс для магистров ММП Прикладные задачи анализа данных -
курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) Прикладная алгебра (часть I) -
экспериментальный курс для бакалавров ММП Глубокое обучение (Deep Learning)
-
программа в рамках проекта OzonMasters Машинное обучение
-
Алгоритмы, модели, алгебры, лекции -
Практикум на ЭВМ (317), архив: старый сайт -
«Математические основы теории прогнозирования» (3 поток 4 курса) в Казахстанском филиале МГУ. -
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» -
Спецкурс «Булевы уравнения и проблема SAT» -
Мини-спецкурс «Шаманство в анализе данных» -
Спецкурс «Прикладной анализ данных» для бакалавров
Избранные статьи
- T. Grigorios, P. Apostolos, Q. Weining et al. 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. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-информатика. — 2014. — Т. 1, № 27. — С. 68–77.
- Дьяконов А.Г. A blending of simple algorithms for topical classification // Lecture Notes in Computer Science. — 2012. — Vol. 7413. — P. 432–438.
- Дьяконов А.Г. Критерии вырожденности матрицы попарных l1-расстояний и их обобщения // Известия РАН. Серия математическая. — 2012. — Т. 2012, № 76:3. — С. 93–110.
- Дьяконов А. Г. Алгоритмы для рекомендательной системы: технология lenkor // Бизнес-информатика. — 2012. — № 1 (19). — С. 32–39.