Участник:Dj

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Некоторые события научной и педагогической жизни)
Строка 41: Строка 41:
|2012||
|2012||
* При создании рейтинга [http://www.kaggle.com/users «Kaggle»] был признан лучшим специалистом по прикладному анализу данных в мире (пруфлинки: блог [http://bits.blogs.nytimes.com/2012/04/08/data-scientists-get-ranked/ «The New York Times»], новости [http://www.kdnuggets.com/2012/04/data-scientists-ranked.html «KDnuggets»], статья [http://www.crowdsourcing.org/document/predictive-modeling-platform-kaggle-celebrates-second-birthday-by-releasing-ranking-of-its-top-data-scientists/13464 Crowdsourcing], заметка [http://whatsthebigdata.com/2012/04/11/top-ten-kaggle-data-scientists/ «WhatsTheBigData»]).
* При создании рейтинга [http://www.kaggle.com/users «Kaggle»] был признан лучшим специалистом по прикладному анализу данных в мире (пруфлинки: блог [http://bits.blogs.nytimes.com/2012/04/08/data-scientists-get-ranked/ «The New York Times»], новости [http://www.kdnuggets.com/2012/04/data-scientists-ranked.html «KDnuggets»], статья [http://www.crowdsourcing.org/document/predictive-modeling-platform-kaggle-celebrates-second-birthday-by-releasing-ranking-of-its-top-data-scientists/13464 Crowdsourcing], заметка [http://whatsthebigdata.com/2012/04/11/top-ten-kaggle-data-scientists/ «WhatsTheBigData»]).
 +
* Стал профессором кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]].
* Второе место (из 282) на конкурсе [http://www.kaggle.com/c/WhatDoYouKnow «What Do You Know»] по разработке алгоритмов прогнозирования правильности ответов студентов на вопросы тестов.
* Второе место (из 282) на конкурсе [http://www.kaggle.com/c/WhatDoYouKnow «What Do You Know»] по разработке алгоритмов прогнозирования правильности ответов студентов на вопросы тестов.
* Написал научно-популярную лекцию [http://alexanderdyakonov.narod.ru/intro2datamining.pdf «Введение в анализ данных»] (работа-победитель конкурса [http://www.fondpotanin.ru/ Благотворительного фонда В.Потанина]).
* Написал научно-популярную лекцию [http://alexanderdyakonov.narod.ru/intro2datamining.pdf «Введение в анализ данных»] (работа-победитель конкурса [http://www.fondpotanin.ru/ Благотворительного фонда В.Потанина]).

Версия 19:41, 26 октября 2012

Содержание

Изображение:AvDyakonov.jpg    Дьяконов Александр Геннадьевич

д.ф.-м.н., уч.зв.: доцент
Выпускник факультета ВМК МГУ, школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв.
Профессор кафедры «Математических методов прогнозирования» ВМК МГУ.
С.н.с. Вычислительного центра им. А. А. Дородницына РАН.

Руководитель спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей».

Член Совета молодых ученых ВМК МГУ.

Персональный сайт: alexanderdyakonov.narod.ru
Почта: djakonov+собака+мэил.ру


Мои обновления

Лекция "Введение в анализ данных" принимаю любые предложения и замечания по содержанию.

Сделана страничка Практикум на ЭВМ (317)

По просьбам слушателей: Шаманство в анализе данных

Некоторые события научной и педагогической жизни

Год
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
  • Третье место (из 27) в конкурсе «BCI competition III» по классификации сигналов головного мозга.
2004
2003
  • Защита кандидатской диссертации «Построение простых нормальных форм характеристических функций классов в задачах распознавания с целочисленной и бинарной информацией» (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика», научный руководитель: Юрий Иванович Журавлёв).
  • Написал свою «самую прикладную» статью... Построение ДНФ последовательным перемножением // ЖВМиМФ, 2003, т. 43, № 10, c. 1569–1580.
  • Разработал лекции и семинары курса Прикладная алгебра (часть I), разработал Практикум на ЭВМ (3 курс, ММП), разработал и прочитал спецкурс «Бинарные функции в распознавании образов».
  • Стал полноштатным сотрудником факультета ВМК МГУ.
2002
2000
  • Медаль РАН для студентов ВУЗов за лучшую научную работу.
  • Написал первую «серьёзную» научную статью... О выборе системы опорных множеств для эффективной реализации алгоритмов распознавания типа вычисления оценок // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2000, Т. 40, №7, С. 1104-1118.

Научные интересы

  • классификация (распознавание образов) и прогнозирование
  • дискретная математика
  • алгебраический подход и теория интерполяции
  • прикладные задачи анализа данных (data mining)

Преподавание в МГУ

Все учебные материалы выложены по адресу [[3]].

Личные инструменты