Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей

Доклады по статьям

• http://jmlr.org/proceedings/
• https://nips.cc/Conferences/2015/AcceptedPapers

Доклады по авторам

• Hans-Peter Kriegel [[1]]
• Pedro Domingos http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/
• Samory Kpotufe http://www.princeton.edu/~samory/
• Randal Olson http://www.randalolson.com/publications/
• Jure Leskovec http://cs.stanford.edu/people/jure/

Кудрявцев Георгий

• Курсовая работа «Методы сравнения траекторий».
• Доклад «Сверточные сети и метод водораздела для семантической сегментации RGBD-видео».
• Доклад «Закон Бенфорда».

Рысьмятова Анастасия

• Курсовая работа «Методы отбора признаков».
• Доклад «Основы эконометрики».
• Доклад «Выявление мошенничества с кликами в интернет-рекламе».
• Доклад «Классификация текстов».

Вихрева Мария

• Курсовая работа «Dependency detection with Bayesian Networks».
• Доклад «Отбор признаков в графе».
• Доклад «Распространение эпидемий в безмасштабных сетях».

Трофимов Михаил

• Доклад «Факторизационные машины» слайды.
• Трофимов М. И. Использование нелинейный смесей экспертов в задачах классификации // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2015. С. 71-72.

Нижибицкий Евгений

• Курсовая работа «Обзор методов классификации документов».
• Доклад «Три задачи прогноза на основе текстов».
• Курсовая работа «Методы прогнозирования на основе текстов».
• Доклад «Трекинг при помощи фильтра частиц».
• Доклад «Относительная перплексия как мера качества тематических моделей» на конференции «Ломоносов 2014» (тезис (pdf), презентация (pdf)).
• Нижибицкий Е. А. Относительная перплексия как мера качества тематических моделей // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 37-40.
• Дипломная работа «Трекинг объектов на видео при помощи фильтра частиц».
• 3-е место в конкурсе дипломных работ 2014 года.
• Нижибицкий Е. А. Трекинг в видеопоследовательностях при помощи фильтра частиц // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 46-47.
• Статья «Композиции признаков для видеотрекинга при помощи фильтра частиц» (на рецензии в журнале JMLDA).

Остапец Андрей

• Курсовая работа «Обзор методов линейного регрессионного анализа».
• Доклад «Deep Learning».
• Курсовая работа «Применение методов регрессионного анализа для решения задачи прогнозирования временных финансовых рядов».
• Доклад «Анализ сигналов сенсорных устройств».
• Остапец А. А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 41-43.
• Дипломная работа «Анализ сигналов сенсорных устройств».
• Остапец А. А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 44-46.
• Остапец А. А. Определение местоположения телефона по данным сенсоров // Машинное обучение и анализ данных. 2014. T. 1, № 9. C. 1232—1245
• Остапец А. А. Алгебраический подход к задаче иерархической классификации текстов // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2015. С. 54-55.

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.
• Карпович П.А. Разделение системы точек на подмножества с невырожденными матрицами попарных расстояний // Материалы XVII Международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов 2010». – М.: Изд. отдел ВМиК МГУ, МАКС Пресс, 2010. – С. 87-88.
• Карпович П.А. Критерии k-сингулярности и разделение 1-сингулянрных систем // Вестник Московского университета. Секция 15. “Вычислительная математика и кибернетика” – 2010. № 4.
• Карпович П.А. Дьяконов А.Г. K-сингулярные системы точек, приложения в алгебраическом подходе к распознаванию // Тезисы докладов Международной научной конференции ИОИ-8 Кипр, Пафос - 2010.

Диссертация: «K-сингулярные системы точек в алгебраическом подходе к распознаванию образов» (2010, успешно защищена 18.02.2011 по специальности 01.01.09).

Славнов Константин

• Доклад «Small-World Phenomena»
• Курсовая работа «Обработка астрономических снимков: многоуровневые модели и эвристический подход»
• Доклад «Некоторые задачи анализа социальных сетей»
• Выпускная квалификационная работа «Анализ социальных графов»

Рыжков Александр

• Доклад «Алгоритмы анализа и обработки цифровых сигналов».
• Курсовая работа «Обзор и применение методов прогнозирования финансовых временных рядов».
• Доклад «Язык программирования Julia».
• Рыжков А. М. Гистограммный подход к прогнозированию финансовых временных рядов // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 84-85.
• Рыжков А. М. Гистограммный подход к прогнозированию финансовых временных рядов // Сборник статей молодых ученых факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 2014. С. 82-105.
• Доклад «Ансамблирование алгоритмов машинного обучения».
• Доклад «Deep plankton learning — road to the top».
• Доклад «Композиции алгоритмов, основанные на случайном лесе».
• Дипломная работа «Композиции алгоритмов, основанные на случайном лесе».

Харациди Олег

• Доклад «Фильтрация оскорблений в текстовых сообщениях».
• Курсовая работа «Обзор методов восстановления ациклических зависимостей между случайными переменными».
• Доклад «Deep Learning 2».
• Харациди О. А. Классификация видов физической активности человека по показаниям акселерометра и гироскопа // Машинное обучение и анализ данных. 2014. T. 1, № 9. C. 1261—1272
• Дипломная работа «Анализ сигналов кровяного давления».

Нижибицкий Евгений

• Курсовая работа «Обзор методов классификации документов».
• Доклад «Три задачи прогноза на основе текстов».
• Курсовая работа «Методы прогнозирования на основе текстов».
• Доклад «Трекинг при помощи фильтра частиц».
• Доклад «Относительная перплексия как мера качества тематических моделей» на конференции «Ломоносов 2014» (тезис (pdf), презентация (pdf)).
• Дипломная работа «Трекинг объектов на видео при помощи фильтра частиц».
• 3-е место в конкурсе дипломных работ 2014 года.
• Статья «Композиции признаков для видеотрекинга при помощи фильтра частиц».

Остапец Андрей

• Курсовая работа «Обзор методов линейного регрессионного анализа».
• Доклад «Deep Learning».
• Курсовая работа «Применение методов регрессионного анализа для решения задачи прогнозирования временных финансовых рядов».
• Доклад «Анализ сигналов сенсорных устройств».
• Остапец А.А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов XXI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова, 2014. С. 41-43.
• Дипломная работа «Анализ сигналов сенсорных устройств».
• Остапец А.А. Анализ сигналов сенсорных устройств // Сборник тезисов лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова, 2014. С. 44-46.

Фонарев Александр

• Курсовая работа «Обзор алгоритмов бустинга».
• Доклад Исправление опечаток в поисковых запросах.

Ромов Петр Алексеевич

• раздолбай

Бобрик Ксения

• Тема работы «Прогнозирование временных рядов».

Ермушева Александра

• Курсовая работа «Простые алгоритмы коллаборативной фильтрации».
• Тема преддипломной практики «Разработка контентных алгоритмов рекомендаций для видеосервиса».
• Дипломная работа «Задачи анализа данных с нестандартным функционалом качества».

Кириллов Александр

• Курсовая работа «Матричное разложение в задаче анализа текстов».
• Дипломная работа «Дизъюнктивные нормальные формы специального вида для функций с малым количеством нулей».
• Тема преддипломной практики «Задача оптимизации и моделирования при настройке рекомендательной системы».
• Второе место на конкурсе Интернет-математика «Relevance Prediction Challenge» (лучший результат среди российских участников).
• Figurnov M., Kirillov A. Linear combination of random forests for the Relevance Prediction Challenge — 2012.
• Кириллов А. Н. Предсказание связности графа. // Сборник тезисов XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2012». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс, 2012, с. 101—102.
• Кириллов А. Н. Сравнение методов предсказания появления связей в графе. // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 629—632.
• Фигурнов М. В., Кириллов А. Н. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 648—651.

Кондрашкин Дмитрий (перевёлся на другой спецсеминар)

• Курсовая работа «Обобщение критериев k-сингулярности на булев случай».
• Кондрашкин Д. А. Критерии представления функции многих переменных в виде суммы функций меньшего числа переменных. // Сборник тезисов XX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2013». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс. 2013. — С. 52—53.
• Кондрашкин Д. А. Метрические критерии представления функции двух переменных в виде суммы функций одной переменной. // Сборник тезисов лучших курсовых работ 2012 года. 2012. — С. 21.
• Победа в конкурсе курсовых работ 2012 года.
• Курсовая работа «Метрические критерии представления функции двух переменных в виде суммы функций одной переменной».

Фигурнов Михаил

• Курсовая работа «Метрические критерии k-сингулярности».
• Дипломная работа «Системы точек с вырожденными матрицами попарных расстояний».
• Тема преддипломной практики «Технология разработки рекомендательных систем».
• Второе место на конкурсе Интернет-математика «Relevance Prediction Challenge» (лучший результат среди российских участников).
• Figurnov M., Kirillov A. Linear combination of random forests for the Relevance Prediction Challenge — 2012.
• Фигурнов М. В. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов. // Сборник тезисов XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2012». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: МАКС Пресс, 2012, с. 107—109.
• Фигурнов М. В., Кириллов А. Н. Линейная комбинация случайных лесов в задаче предсказания релевантности документов // Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации-2012», М: Торус Пресс, 2012. — С. 648—651.

Платонова Елена

• Семестровая работа (5 семестр) «Муравьиные алгоритмы».
• Тема работы «Информационный поиск».
• Доклад «Классический информационный поиск: реализация и методы» (PDF, 1,78Мб).
• Дипломная работа «Градиентные методы ранговой регрессии в информационном поиске».

Ахламченкова Ольга

• Дипломная работа «Машинное обучение для ранжирования документов».

Токарева (Одинокова) Евгения

• Дипломная работа «Методы иерархической классификации текстов» (PDF, 5.16Мб).

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» (PDF, 627 КБ).

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».

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».

Ховратович (Курятникова) Татьяна

• Дипломная работа «Критерии корректности в задачах распознавания образов с малым числом признаков».
• Курятникова Т. С. Критерии корректности алгебраического и линейного замыкания АВО для малых размерностей // Материалы XII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов», секция «Вычислительная математика и кибернетика». М.: Изд. отд. ВМиК МГУ, 2006. — c. 32-33.

Мошин Николай

• Дипломная работа «Эффективная реализация алгоритмов решения задачи выполнимости».

Каменева Наталия

• Дипломная работа «Эффективные логические алгоритмы распознавания, основанные на синтезе ДНФ».

Силкин Леонид

• Дипломная работа «Оценка разделяющей способности признаков при кодировании информации в задачах распознавания».