Search results for “комбинаторная теория переобучения”

3 results

@konstantin_vorontsov

Константин Вячеславович Воронцов — профессор РАН, доктор физико-математических наук. Заведующий кафедрой «Математические методы прогнозирования» ВМК МГУ, где с 2021 года — профессор; заведующий лабораторией «Машинное обучение и семантический анализ» Института искусственного интеллекта МГУ (с 2022 года); заведующий кафедрой «Машинное обучение и цифровая гуманитаристика» МФТИ (с 2021 года); заведующий кафедрой «Интеллектуальные системы» МФТИ (с 2022 года), на которой работает с 2004 года; главный научный сотрудник отдела «Интеллектуальные системы» ВЦ ФИЦ ИУ РАН, где работает с 2001 года. Окончил МФТИ (1994) и аспирантуру ВЦ РАН (1997). Кандидатская диссертация «Локальные базисы в алгебраическом подходе к проблеме распознавания» (1999, специальность 01.01.09); докторская диссертация «Комбинаторная теория надёжности обучения по прецедентам» (2010, специальность 05.13.17). Автор комбинаторной теории надёжности обучения по прецедентам, оценивающей вероятность переобучения с учётом эффектов расслоения и сходства в семействах алгоритмов; основное направление его исследований — теория и методы аддитивной регуляризации тематических моделей (ARTM). С 2014 года — научный руководитель разработки библиотеки тематического моделирования с открытым кодом BigARTM, с 2019 года — поисково-рекомендательной системы SciSearch. Один из идеологов и администраторов ресурса MachineLearning.ru (с 2008 года). Медаль РАН с премией для молодых учёных (1999, совместно с Е. В. Нарыжным); почётное звание профессора РАН (2015); юбилейная медаль РАН «300 лет Российской академии наук» (2024); премия Yandex ML Prize в номинации «Зал славы» (2025). Автор курсов «Вероятностные тематические модели», «Математические методы анализа текстов», «Прикладной статистический анализ данных» и спецкурса по теории надёжности обучения по прецедентам; в 2008–2020 годах преподавал в Школе анализа данных Яндекса. С 2004 года читает годовой курс «Машинное обучение» в МФТИ и ВМК МГУ.

Topology 2. Lecture 1

2026LectureФёдор Вылегжанин

Why homology is needed — the fundamental group as a functor, homotopy groups, bordism and its combinatorial approximation; chain complexes and their homology; abstract simplicial complexes, geometric realisation and triangulations; the complex of simplicial chains, the proof of $d^2 = 0$ , the simplicial homology of a segment, of two points and of the boundary of a triangle; reduced homology.

470

Geometry. Lecture 2

2026LectureФёдор Попеленский

Finite geometries — the Platonic solids. A reminder — right actions, orbits, stabilisers, fundamental domains (corrected definition) and the example of $\mathbb{Z} + \mathbb{Z}$ on the plane; the formula $|G| = |\operatorname{Orb}(x)| \cdot |\operatorname{Stab}(x)|$ and the 48 symmetries of the cube; regular polyhedra — Sosinsky's definition and the definition via flags, a stellated counterexample; the five Platonic solids; regular polytopes in $\mathbb{R}^4$ (six) and in $\mathbb{R}^n$ for $n \ge 5$ (the cube, the simplex, the hyperoctahedron) with the coordinates of their vertices; why there are no more than five — face angles and the Schläfli symbol; uniqueness of the gluing and the rigidity theorem; Euler's formula; the finite subgroups of $SO(3)$ — $\mathbb{Z}_n$ , $D_n$ and the rotation groups of the tetrahedron, cube and icosahedron; the duality cube–octahedron, icosahedron–dodecahedron; which figures on the sphere realise $\mathbb{Z}_n$ , $D_n$ and $\mathbb{Z}_2$ .

380