Математические методы прогнозирования (кафедра ВМи. К МГУ)О кафедре. Кафедра Математических методов прогнозирования ВМКМГУ создана в 1. Организатор и заведующий кафедрой — лауреат Ленинской премии, академик РАНЮрий Иванович Журавлев. Кафедра готовит специалистов в области распознавания образов, машинного обучения, интеллектуального анализа данных, биоинформатики, анализа изображений и др. Подробнее. Новости. Поздравляем студентов кафедры ММП Никиту Шаповалова, Николая Попова, Всеволода Викулина и Дарью Соболеву с первым местом на неофициальном чемпионате мира по анализу данных среди студентов вузов Data Science Game 2.

Некоторые темы школы: масштабируемые байесовские методы, байесовские нейросети, нормализация и вариационный дропаут в нейронных сетях, рекуррентные нейросети, механизмы внимания и генерация подписей к изображениям, технологии переноса стиля. Лекции будут сопровождаться практическими семинарами. Срок подачи заявок — 3. Такое дискретное представление является удобным для ввода, запоминания, обработки в компьютере. Однако для анализа и распознавания формы объектов на изображении человеку привычнее и проще оперировать непрерывными геометрическими фигурами. Основные преимущества непрерывного представления формы объектов: адекватность его с физической сущностью «сплошных» объектов реального мира, возможность использования методов «непрерывной» математики для анализа, преобразования, распознавания формы объектов. В курсе рассматриваются основы непрерывного подхода к анализу формы объектов в дискретных изображениях.

Диссертации/дипломные работы · Просеминар. Кафедра Математических методов прогнозирования ВМК МГУ создана в 1997 году. Организатор и . Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2014 года. Кафедра автоматизации научных исследований. Никишин Николай Глебович. Выполнение курсовой работы -- это самостоятельная учебно-научная работа. Требования к выполнению дипломных работ являются едиными и. 2011-2016 Лаборатория Вычислительных комплексов факультета ВМК МГУ.

Сюда входит аппроксимация бинарных растровых изображений многоугольными фигурами, медиальное представление фигур, вычисление скелетов, сравнение и преобразование формы на основе медиального представления. Будут рассмотрены приложения непрерывных моделей формы в распознавании изображений. Первое занятие состоится 2. 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.

• МОДЕЛИРОВАНИЕ ДВУМЕРНОГО НЕСТАЦИОНАРНОГО. ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ВСТРЕЧНЫХ ГАЗОВЫХ ПОТОКОВ. Линев Константин Андреевич.
• Сборник тезисов лучших дипломных работ 2012 года. М.: Издательский отдел факультета ВМК МГУ (лицензия ИД
• 1 Диссертации; 2 Магистерские диссертации / дипломные работы / выпускные квалификационные работы. 2.1 Выпускной год 2017 .
• Выдвижение дипломных, выпускных квалификационных работ и.
• Сборник тезисов лучших дипломных работ 2009 года. М.: Издательский отдел факультета ВМК МГУ (лицензия ИД

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. Приглашаются бакалавры. Спецкурс проходит по четвергам в ауд. Первое занятие состоится 2. Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов.

Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях. Приглашаются бакалавры. Спецкурс проходит по вторникам, начало в 1. Первая лекция состоится 1. Материаловедение Лабораторные Работы Гуап тут. В данном курсе излагаются теоретические и практические знания, которые понадобятся всем будущим аналитикам, ведь всем им предстоит собирать и хранить данные, «разглядывать» их самим и показывать другим. Модели данных – это стандартные в области аналитической деятельности «языки», на которых аналитики рассказывают друг другу о данных. Курс учит пользоваться этими общераспространенными «языками», что обеспечивает взаимопонимание при аналитической деятельности.

Визуализация – это тоже форма рассказа о данных, соответственно, она тоже происходит в рамках таких «языков». Важнейшую роль такие «языки» получили в консалтинговых и аналитических подразделениях «Большой четверки». В современном анализе данных принято выделять три уровня задач, методов и соответствующих технологий: сбор и хранение данных, оперативная аналитика и визуализация, интеллектуальный анализ. Обычно бизнес, опирающийся на анализ данных, последовательно проходит все эти уровни.

Всем сотрудникам компаний, непосредственно занимающимся или поддерживающим аналитическую деятельность, постоянно приходится работать с первыми двумя уровнями. Сложные математические модели преобразования информации (машинное обучение) относятся к последнему третьему уровню. Разумеется, в эру больших данных в первую очередь выросла сложность задач и технологий первых двух уровней.

Общеизвестным примером является система Google Analytics. Будут рассмотрены основные модели данных – разные способы мыслить и формализовать представление информации в аналитике.

В связи с этим будет рассмотрена «аналитическая» часть SQL. В свою очередь, о визуализации будет рассказано одновременно с позиций аналитических целей и моделей данных. Будут рассмотрены «гиганты визуализации» – системы Qlik. View и Tableau,– развивающие идеологию OLAP. Будут рассмотрены практики «рассказывания историй по данным» (storytelling with data) и «интерактивных панелей». В курсе основное внимание уделяется «языку» аналитического общения, соответственно, большая его часть доступна бакалаврам первого- второго курсов.

Предполагается, что студенты подготовят панель и сделают доклад о данных по актуальной для них жизненной проблеме. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. Первое занятие состоится 1. 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 для бакалавров.

По спецкурсу издано учебное пособие. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд.

Первое занятие состоится 0.