Преподаватель департамента Сергей Бартунов рассказал студентам первого курса о машинном обучении, теоретических проблемах, возникающих в нем и об основных прикладных задачах, которые удается успешно решать с помощью методов машинного обучения.
Пифагорейцы утверждали, что числа правят миром, а Александр Суворов называл математику «гимнастикой ума». Сейчас интерес к этой науке постепенно возрождается — Высшая школа экономики совместно с Яндексом 14 марта проводят всероссийскую контрольную по математике.
Руководитель Департамента больших данных и информационного поиска Дмитрий Ветров рассказывает: «Эта наука учит нас тому, что нерешаемые с виду задачи можно решить».
Летняя школа Microsoft "Машинное обучение и интеллект" пройдёт в Санкт-Петербурге с 29 июля по 5 августа 2015 года. Школа дает студентам старших курсов, аспирантам и молодым исследователям возможность познакомиться с последними достижениями в области машинного обучения и наук о данных.
Возможности машинного обучения позволяют прогнозировать появление искусственного интеллекта уже через несколько лет. Об этом рассказывает руководитель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ Дмитрий Ветров. Статья является частью совместного проекта Forbes и сайта «Постнаука».
Еженедельно на сайте Хабрахабр публикуются обзоры интересных материалов по анализу данных и машинному обучению.
15 декабря Массачусетский технологический институт (MIT) в сотрудничестве со Сколковским институтом науки и технологий (Сколтех) организуют российско‐американский исследовательский симпозиум.
Выборка самых популярных презентаций по Data Mining с сайта Slideshare.
На программу "Академическая аспирантура" в этом году зачислены три аспиранта с нашего департамента. Это Дмитрий Кондрашкин, Екатерина Лобачева и Анна Потапенко.
Михаил Левин и Александр Дьяконов в передаче "Наука в фокусе" о том, что такое большие данные и как их анализ может изменить наш мир.
Как найти взаимосвязь между наблюдаемыми и скрытыми переменными? Что такое глубинное обучение? Каковы перспективы машинного обучения? Об этом рассказывает кандидат физико-математических наук Дмитрий Ветров.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12