Участник:Dj
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м |
|||
Строка 13: | Строка 13: | ||
Почта: '''djakonov'''+собака+'''мэил.ру''' | Почта: '''djakonov'''+собака+'''мэил.ру''' | ||
|} | |} | ||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
== Личный сайт == | == Личный сайт == | ||
Строка 38: | Строка 34: | ||
* дискретная математика | * дискретная математика | ||
- | == | + | == Старые курсы == |
+ | |||
+ | В прошлом - профессор кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]], | ||
+ | <br/> | ||
+ | руководитель спецсеминара '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]'''. | ||
- | * обязательный курс для 3 потока бакалавров ВМК [https://github.com/Dyakonov/MLDM Машинное обучение и анализ данных (Machine Learning and Data Mining)] | + | * <strike> 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]] | + | * <strike> спецкурс для бакалавров ВМК [[Введение в машинное обучение]] |
- | * обязательный курс для магистров ММП [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладные задачи анализа данных]] | + | * <strike> обязательный курс для магистров ММП [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладные задачи анализа данных]] |
- | * курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) [[Прикладная алгебра (часть I)]] | + | * <strike> курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) [[Прикладная алгебра (часть I)]] |
- | * экспериментальный курс для бакалавров ММП [https://github.com/Dyakonov/DL Глубокое обучение (Deep Learning)] | + | * <strike> экспериментальный курс для бакалавров ММП [https://github.com/Dyakonov/DL Глубокое обучение (Deep Learning)] |
- | * программа в рамках проекта OzonMasters [https://ozonmasters.ru/ml Машинное обучение] | + | * <strike> программа в рамках проекта OzonMasters [https://ozonmasters.ru/ml Машинное обучение] |
Версия 09:55, 21 июня 2023
|
Дьяконов Александр Геннадьевич
Выпускник факультета ВМК МГУ, школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв.
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) - <strike> спецкурс для бакалавров ВМК Введение в машинное обучение
- <strike> обязательный курс для магистров ММП Прикладные задачи анализа данных
- <strike> курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) Прикладная алгебра (часть I)
- <strike> экспериментальный курс для бакалавров ММП Глубокое обучение (Deep Learning)
- <strike> программа в рамках проекта OzonMasters Машинное обучение
- <strike> 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.