Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИР

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Группа 574)
(Группа 574)
Строка 275: Строка 275:
|[[Участник:Gmalinovsky|Малиновский Григорий]]
|[[Участник:Gmalinovsky|Малиновский Григорий]]
|Метод тяжелого шарика с усреднением
|Метод тяжелого шарика с усреднением
 +
Определение сложности выборки с помощью универсальной
 +
аппроксимирующей модели
|Б.Т. Поляк
|Б.Т. Поляк
-
|
+
В.В. Стрижов
 +
|[https://conf62.mipt.ru/ выступление на конференции МФТИ]
 +
[http://www.machinelearning.ru/wiki/images/b/bf/MMPR2019.pdf выступление на конференции ММРО-2019]
|-
|-
|[[Участник:NVPletnev|Плетнев Никита]]
|[[Участник:NVPletnev|Плетнев Никита]]

Версия 18:37, 17 декабря 2019

   
:: Кафедра ИС ::
Специализации
Преподаватели
Курсы
Материалы
Студенты
Научный семинар
Отчеты НИР
Прием студентов
           Тел. +7(499)135-41-63
Написать письмо К.В. Воронцову
Контакты

Короткий адрес этой страницы: bit.ly/IS_Report


Осень 2019: Отчет о НИР на зачетной неделе 18 декабря в 18:00.


Что надо сделать

  1. Поставить ссылку на публикацию в таблицу группы (листать вниз).
  2. Загрузить подписанный научруком отчет ссылка на анкету.
  3. Зачет по расписанию ссылка на таблицу.

Что будет проверяться на зачете

  1. Персональная страница (пример).
  2. Тема дипломной работы (на русском)
  3. Академический статус научного руководителя (пример).
  4. Формальный отчет для деканата (шаблон Surname2014(S8)Report.doc)
    • заполнены поля группа, имя студента, отзыв, оценка,
    • подписан студентом и научным руководителем,
    • желательно отказаться от бумаги, студент и научрук подписывают отчет на телефоне.

Рекомендации по выставлению оценок на НИР (черновик)

  • Оценивается личный вклад студента и его подготовка как исследователя
  • Учитывается новизна и обоснованность работы
  • Проработана теоретическая составляющая
  • Ожидаемый результат: подготовленные научные статьи и сделанные доклады
  • Не интересно:
    • о НИР вспомнили за неделю до зачета, принесли поверхностный обзор
    • сделан софт без постановки задачи и теории
    • какую-то нейросеть применили к прикладной задаче без обоснования и анализа
  • Интересно:
    • Хорошо проработанные теоретические результаты с анализом на материалах вычислительного эксперимента
  • Примеры:
    • Аспирантура — 1), 2)
    • Шестой курс — 1), 2)
    • Пятый курс — 1), 2)
    • Четвертый курс — 1), 2)

Осень 2019

Аспиранты

Студент Тема кандидатской диссертации Научный руководитель Ссылка на публикацию
Потанин Марк 1 Байесовский выбор гетерогенных моделей Стрижов В.В. Статья, принята
Кузнецов Денис 1 Бурцев М.С.
Остроухов Петр 1
Сафин Камиль 1 Гасников А.В.
Гончаров Алексей 2 Модели выравнивания пространственно-временных рядов Стрижов В. В.
Жариков Илья 2 Нейросетевые методы для распознавания изображений документов Воронцов К. В. Статья опубл. CCVPR
Исаченко Роман 2 Снижение размерности в задачах декодирования временных рядов Стрижов В. В.
Нейчев Радослав 2 Информативные априорные модели в задачах привилегированного обучения Стрижов В. В.
Морозов Алексей 2 Верификация моделей нестационарных зависимостей Моттль В. В.
Пенкин Григорий 3 Классификация физической активности с помощью локальных аппроксимирующих моделей Стрижов В.В.
Гринчук Алексей 3 Факторизационные методы в задачах обработки естественного языка Оселедец И. В. Статья подана ICLR
Бахтеев Олег 4 Байесовский выбор субоптимальной структуры модели глубокого обучения Стрижов В.В. Защита 6 февр.
Баймурзина Диляра 4 Нейросетевые методы для анализа естественного языка Бурцев М.С.
Гринчук Олег 4 Генеративные модели для переноса атрибутов лиц на изображениях Цурков В.И.
Пушняков Алексей Комбинаторика кластерных структур в компактных метрических пространствах Рудаков К.В.

Группа 474

Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Алексеев Василий Поиск полного набора тем с помощью обучения нескольких моделей, инициализации и регуляризации К. В. Воронцов Статья (подана)
Ангуло Бриан Метод дифференциальной кросс-валидации для выбора уровня сложности обобщенных линейных моделей зависимостей Моттль В. В.
Власов Андрей Суммаризация коллекций документов для аннотирования рекомендованных статей К. В. Воронцов Отчет по НИР
Гальцева Александра Декомпозиция в задачах классификации временных рядов В. В. Стрижов
Кубентаева Самал Уточнить ?
Никитин Филипп Построение признаковых пространств в задачах прогнозирования химических реакций В. В. Стрижов
Потапова Полина Построение гетерогенных иерархических тематических моделей К. В. Воронцов
Рыбка Елизавета Уточнить Уточнить
Сайранов Данил Модели локальной аппроксимации в задачах классификации временных рядов В. В. Стрижов
Уваров Никита Анализ вероятностных метрических пространств в биоинформатике В. В. Стрижов
Усманова Карина Модели обнаружения зависимостей во временных рядах В. В. Стрижов
Фаляхов Искандер Разработка метода поиска окружностей, аппроксимирующих границы радужки глаза И. А. Матвеев
Фельдман Даниил Поиск мнений в новостном потоке К. В. Воронцов

Группа 574

Студент Тема научной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Аникеев ? ?
Васильев ? ?
Гадаев Тамаз Оценка оптимального объёма выборки В.В. Стрижов
Гладин Егор Специальный подход к решению задач многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений А. В. Гасников Текст диплома, выступление на концеренции МФТИ (программа)
Грабовой Андрей Анализ выбора априорного распределения для смеси экспертов В.В. Стрижов Работа по смеси экспертов, Работа по заданию порядка на параметрах нейросети, конференция ММРО, конференция МФТИ
Кириллов ? ?
Кислинский Вадим Построение рекомендательной системы с помощью тематического моделирования К.В. Воронцов
Козлинский Евгений Сегментация транзакционных данных розничных клиентов банка К.В. Воронцов
Криницкий ? ?
Малиновский Григорий Метод тяжелого шарика с усреднением

Определение сложности выборки с помощью универсальной аппроксимирующей модели

Б.Т. Поляк

В.В. Стрижов

выступление на конференции МФТИ

выступление на конференции ММРО-2019

Плетнев Никита Адаптивность градиентных методов А. В. Гасников Статья, модуль для тестирования методов оптимизации
Рогозина Анна Проверка гипотез условной независимости в тематических моделях Воронцов К. В.
Самохина Алина Локальные аппроксимирующие модели при декодировании сигналов головного мозга В.В. Стрижов Отчёт
Федосов ? ?
Шульгин Егор Адаптивный Каталист для выпуклой оптимизации П. Рихтарик (А. В. Гасников) Препринт
Султанов ? ?

Группа 674

Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Аминов Тимур Баесовские методы в обучении глубоких нейросетей А. А. Зайцев ну нет у меня публикации( . << Пишите научный отчет. Потом из него сделаете публикацию. Или дипломную работу хотя бы. Готов обсудить проблему с Вашим научруком.
Безносиков Александр О некоторых методах решения задачи распределенной оптимизации А. В. Гасников Derivative-Free Method For Decentralized Distributed Non-Smooth Optimization
Вареник Наталия Построение вероятностного метрического пространства В.В. Стрижов
Григорьев Алексей
Гришанов Алексей
Кульков Александр
Маркин Валерий
Панченко Святослав Probabilistic metric space to model orientation dependent states for fast protein and loop modelling В.В.Стрижов
Садиев Абдурахмон
Северилов Павел Оценка качества прогнозирования структуры белка с использованием графовых нейронных сетей В.В. Стрижов Актуальная версия работы на github
Юсупов Игорь
Личные инструменты