Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
   
Кафедральные курсы
Спецкурсы/спецсеминары
Новости
Расписание
Учебный план
Персональный состав
Материалы
Диссертации/дипломные работы
Просеминар
  Тел. +7-495-939-4202
e-mail: Изображение:MMP_email.jpg
Ученый секретарь: Д.А. Кропотов
Все контакты
О кафедре

Кафедра Математических методов прогнозирования ВМК МГУ создана в 1997 году. Организатор и заведующий кафедрой — лауреат Ленинской премии, академик РАН Юрий Иванович Журавлев. Кафедра готовит специалистов в области распознавания образов, машинного обучения, интеллектуального анализа данных, биоинформатики, анализа изображений и др. Подробнее

Новости
Объявления о курсах
  • 17 февраля 2017 года: Спецкурс "Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии" (Computational Geometry: Problems and Algorithms), лектор Л.М. Местецкий, проходит по пятницам с в ауд. 607, начало в 18-05. Первое занятие состоится 10 марта (пятница).
    Семестровый спецкурс для студентов ВМК Эффективные алгоритмы работы с геометрической информацией являются непременным атрибутом всех современных систем машинного зрения, анализа и распознавания изображений, компьютерной графики и геоинформатики. Геометрические алгоритмы предоставляют хорошее поле для развития алгоритмического мышления, необходимого в прикладной математике. В первой части спецкурса будут рассмотрены классические темы вычислительной геометрии: геометрический поиск, выпуклые оболочки, пересечение и близость объектов, диаграммы Вороного, триангуляции Делоне. Вторая часть курса посвящена скелетам, обобщениям диаграмм Вороного для многоугольников и задачам медиального анализа формы изображений. Просьба всем желающим прослушать этот курс зарегистрироваться, послав письмо на почту mestlm@mail.ru Приглашаются студенты, магистры и аспиранты.
  • 6 февраля 2017 года: Спецкурс "Вероятностное тематическое моделирование", лектор профессор РАН, д.ф.-м.н. К.В. Воронцов, проходит по пятницам в ауд. 609, начало в 18-00. Первое занятие состоится 10 февраля (пятница). Специальный раздел машинного обучения. Математика на стыке теорвера и оптимизации. Матричные разложения и регуляризация некорректно поставленных задач. Немного компьютерной лингвистики. Новые парадигмы информационного поиска для изучения и систематизации знаний. Когнитивная графика для анализа больших текстовых коллекций и концепция «distant reading». Неожиданные приложения методов анализа текстов к транзакционным данным банка и медицинской диагностике по электрокардиограмме. Для любителей программирования – участие в проекте с открытым кодом BigARTM.org. Для особо увлечённых – дополнительные семинары в офисе Яндекса по средам вечером. Решение задач из реальной жизни, у которых нет правильного ответа в конце учебника. 18+ (для студентов, познавших теорвер): Вероятностные тематические модели, К.В. Воронцов
  • 13 февраля 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Логический анализ данных в распознавании», лектор Е.В.Дюкова. В спецкурсе будут изложены общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Будут рассмотрены подходы к конструированию процедур распознавания на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач. Спецкурс рассчитан на студентов 2-5 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие. Спецкурс рассчитан на студентов 2-5 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 645, начало в 16-20. Первое занятие состоится 20 февраля (понедельник).
  • 13 февраля 2017 года: Спецкурс Нестатистический анализ данных, лектор В.В.Рязанов, проходит по вторникам, начало в 18-00, в ауд. 605.
    Первая лекция состоится 28 февраля (вторник). В спецкурсе будут рассмотрены проблемы и методы кластерного анализа (подходы и алгоритмы кластеризации с известным и неизвестным числом кластеров, критерии кластеризации, вопросы устойчивости, построение оптимальных решений), дискретные методы для решения задач классификации множествами алгоритмов, новые подходы и алгоритмы в регрессионном анализе и анализе данных (решение задач восстановления зависимостей на основе решения задач классификации, задачи классификации с большим числом классов). Будут рассмотрены практические задачи классификации и поиска зависимостей по прецедентам, применения в медицине, бизнесе и технике.
  • 13 февраля 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных», лектор д.ф.-м.н. Сенько О.В. В курсе обсуждаются основные проблемы, возникающие при использовании методов обучения по прецедентам (машинного обучения). Обсуждаются способы повышения обобщающей способности – точности прогноза на новых данных. Рассказывается о тесно связанной с задачей машинного обучения задаче поиска закономерностей в данных. Под закономерностью понимается некоторое относительно простое правило, связывающее прогнозируемую величину с другими переменными. Рассказывается о современных методах статистической верификации закономерностей, основанных на перестановочных тестах. Обсуждаются методы распознавания и регрессионного анализа, основанные методы, основанные на вычислении коллективных решений по системам закономерностей. Рассказывается также о различных методах кластерного анализа. Приведены примеры успешно решённых задач диагностики, прогнозирования, интеллектуального анализа данных в различных областях, включая медицину, антропологию, социологию, химию др. Курс проходит по четвергам в ауд. 507, начало в 18-00. Первое занятие состоится 16 февраля.
  • 13 февраля 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Анализ графов, сетей, функций сходства», лектор А.И. Майсурадзе. В курсе изучаются методы и технологии интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining), базирующиеся на моделях, в которых объекты рассматриваются парами. Есть два основных пути формализовать пару объектов: между некоторыми объектами есть связь или взаимодействие — и тогда мы говорим о графах и сетях; между всеми объектами есть сходство или расстояние — и тогда речь идёт о различных метриках. Эти две формализации не исключают друг друга, например в классической задаче поиска кратчайшего пути мы говорим одновременно о графах и расстояниях. Сегодня графы появляются всё время и во всех предметных областях. Если некоторые теоретические подходы и индустриальные стандарты возникли уже несколько десятилетий назад, то технологии сбора и обработки информации развиваются в наши дни. Основное внимание уделяется анализу свойств и выявлению подструктур в сетях. Важную роль играет изучение механизмов роста сетей, базирующееся на различных моделях и методах генерации графов. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для решения всех фундаментальных задач ИАД. Представлена теоретическая основа для построения, реализации и анализа широкого спектра моделей и методов ИАД. Рассмотрены методы построения и вычисления функций сходства, согласование сходства на различных множествах объектов, синтез новых способов сравнения объектов на базе уже имеющихся. Рассмотрен комплекс технологий, предназначенный для эффективного представления и обработки метрической информации вычислительными системами. Изучаются специальные структуры данных и алгоритмы, позволяющие эффективно настраивать и использовать изучаемые модели. Существенный практический интерес представляют различные методы визуализации рассматриваемых информационных моделей. Спецкурс могут слушать второкурсники. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 607, начало в 16-20. Первое занятие состоится 13 февраля.

Все объявления

Сотрудники

Весь персональный состав

Ссылки
   
Кафедральные курсы в текущем семестре

Третий курс

Четвёртый курс

Магистры, 1-й год обучения

Магистры, 2-й год обучения


Все кафедральные курсы

Спецкурсы в текущем семестре
  • Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии (Computational Geometry: Problems and Algorithms), Л.М. Местецкий, проходит по пятницам в ауд. 607, начало в 18-05. Первое занятие 10 марта.
  • "Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных", Machine learning and search of valid regularities in data, О.В. Сенько, проходит по четвергам в ауд. 507, начало в 18-00. Первое занятие 16 февраля.
  • Анализ графов, сетей, функций сходства (Graphs, Network, Distance Function Analysis), А.И. Майсурадзе, проходит по понедельникам в ауд. 607, начало в 16-20. Первое занятие 13 февраля.
  • Вероятностное тематическое моделирование (Probabilistic topic modelling), лектор профессор РАН, д.ф.-м.н. К.В. Воронцов, проходит по пятницам в ауд. 609, начало в 18-00. Первое занятие 10 февраля.

Все спецкурсы

Спецсеминары в текущем семестре

Все спецсеминары

Материалы

Рекомендации

Файлы

  • mmp-fish-kurs — образцы оформления курсовых работ в MS Word и LaTeX.
  • Программа вступительного экзамена в аспирантуру по философии.
  • Программа вступительного экзамена в аспирантуру по математике (основная часть + дополнение для специальности 01.01.09).
  • Программа кандидатского минимума по специальности 01.01.09.

Все материалы


Все подстраницы:

Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявленийМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/МатериалыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный составМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/ПросеминарМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминарыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план
Личные инструменты