Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11, корпус S, комната S938 (станции метро "Чистые пруды" и "Курская").
Телефон: +7(495) 772-95-90 *27319
Департамент анализа данных и искусственного интеллекта был создан в 2014 году на базе кафедры анализа данных и искусственного интеллекта. В его состав входят исследователи с мировым именем, активно участвующие в международных исследовательских проектах.
Громов В. А., Переслегин С. Б., Переслегина Е. Б. и др.
СПб.: Полакс, 2026.
Rusinova A., Ossadtchi A., Titova N. et al.
Scientific Reports. 2026. P. 1-17.
In bk.: Automated Reasoning: 13th International Joint Conference, IJCAR 2026, Lisbon, Portugal, July 26–29, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16689). Vol. 16689. Cham: Springer, 2026. P. 161-177.
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Elvimov N. S.
Statistical mechanics. arXie. arXive, 2025
На прошлой неделе завершилась традиционная Апрельская конференция НИУ ВШЭ. В рамках конференции состоялась сессия, посвященная исследованию демографических последовательностей под руководством доцента департамента анализа данных и искусственного интеллекта, научного сотрудника МНУЛ ИССА Дмитрия Игнатова.
Сотрудники института демографии НИУ ВШЭ, аспиранты и студенты ФКН, входящие в состав научно-учебной группа «Модели и методы анализа демографических последовательностей», сделали несколько докладов посвященных данной тематике.
Так Данил Гизадатуллин, аспирант первого года обучения подготовил доклад о поиске закономерностей в индивидуальных демографических траекториях (аннотация, полная версия) в соавторстве Д. Игнатовым и проф. Жауме Башерье из Политехнического университета Каталонии.
Магистрант второго года обучения Анна Муратова представила результаты экспериментов по применению деревьев решений для классификации демографических последовательностей (аннотация, полная версия).
Подход на основе машинного обучения и майнинга данных помогает лучше понять демографам какие скрытые закономерности присутствуют в демографическом поведении мужчин и женщин или у представителей разных поколений, прогнозировать следующие события и многое другое. Сотрудничество специалистов на стыке двух дисциплин, демографии и анализа данных, обещает быть плодотворным, и уже появляются совместные работы.
См., например, Dmitry I. Ignatov, Ekaterina Mitrofanova, Anna Muratova, Danil Gizdatullin: Pattern Mining and Machine Learning for Demographic Sequences. KESW 2015: 225-239
Прочие доклады, на совместно подгтовленных данных, были сделаны демографами: