Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Руководитель спецсеминара: д.ф.-м.н. Дьяконов Александр Геннадьевич

Содержание

Работа на спецсеминаре

В рамках работы на спецсеминаре есть два направления исследования:

  1. 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.
  2. 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).

Задание участникам на осенний семестр 2011 года

Участник Задание (каждый сам заполняет свою ячейку) Комментарий
Бобрик Ксения (417) Выбрать на сайте http://www.sigkdd.org/awards_dissertation.php тему доклада по одной из диссертаций. Темы не должны пересекаться. Можно использовать другие диссертации по согласованию с руководителем.
Ермушева Александра (417) Выбрать на сайте http://www.sigkdd.org/awards_dissertation.php тему доклада по одной из диссертаций. Темы не должны пересекаться. Можно использовать другие диссертации по согласованию с руководителем.
Кириллов Александр (417) Выбрать на сайте http://www.sigkdd.org/awards_dissertation.php тему доклада по одной из диссертаций. Темы не должны пересекаться. Можно использовать другие диссертации по согласованию с руководителем.
Фигурнов Михаил (417) Доклад по диссертации Dr. Michael Hay “Enabling Accurate Analysis of Private Network Data” пока неофициальный участник
Кондрашкин Дмитрий (317) Тема доклада «Стохастическая динамика, марковские модели и прогноз» по одноименной лекции
Нижибицкий Евгений (317) Тема доклада «Временные ряды из геометрии и топологии пространственных паттернов» по одноименной лекции
Остапец Андрей (317) Тема доклада «Фракталы, аттракторы, нейронные сети» по одноименной лекции
Фонарёв Александр (317) Тема доклада «Эмбедология и нейропрогноз» по одноименной лекции

Доклады 2011(весна) года

Дата Докладчик Название доклада
13.04.2011 Кириллов Александр Предсказание связности графов
20.04.2011 Ермушева Александра Задачи и методы коллаборативной фильтрации
04.05.2011 Платонова Елена Задачи и методы информационного поиска
11.05.2011 Бобрик Ксения Прогнозирование временных рядов

Участники спецсеминара

Год выпускаУчастники:
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.
  • 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)

2013

Бобрик Ксения

  • Тема работы «Прогнозирование временных рядов».

Ермушева Александра

  • Тема работы «Коллаборативная фильтрация».

Кириллов Александр

  • Тема работы «Прогнозирование связности графа».


2012

Платонова Елена

Выпускники:
2010

Ахламченкова Ольга

  • Дипломная работа «Машинное обучение для ранжирования документов»

Токарева (Одинокова) Евгения

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)

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. 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»
2005

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»

Некоторые решаемые прикладные задачи

  • Прогнозирование временных рядов По характеристикам процесса в прошлом предсказать поведение в будущем. Знание о прошлом может быть неполным или ошибочным. Типичный пример: прогнозирование денежных сумм, которые будут сниматься с банкомата в течение следующей недели.
  • Классификация технических сигналов и сигналов головного мозга По описанию изменения некоторой характеристики процесса необходимо определить её класс. Например, по электрокортикограмме определить ментальное состояние человека. При этом обучающая выборка (данные, которые у нас есть) была собрана достаточно давно, а тестирование алгоритма будет проводиться потом (при изменённых внешних условиях, а следовательно, при изменённых характеристиках данных).
  • Фильтрация спама Настроить спам-фильтр на некотором универсальном обучающем множестве (данных спам-ловушек) так, чтобы он хорошо работал на компьютере конкретного пользователя (без дополнительной донастройки).
  • Иерархическая классификация текстов Написать алгоритм автоматической категоризации документов. Например, новостные рассылки необходимо распределить по каталогам «спорт/футбол», «спорт/биатлон», «музыка/концерты», «музыка/рок/исполнители» и т. д.
  • Ранжирование документов на основе обучающего множества Написать алгоритм, который оценивает релевантность документа поисковому запросу. Для фиксированного запроса упорядочить документы (используя их признаковые описания) так, чтобы порядок отражал «адекватность» запроса.
Личные инструменты