• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Наука

Иллюстрация к новости: На факультете прошел мини-воркшоп «Стохастические процессы и вероятностные модели в машинном обучении»

На факультете прошел мини-воркшоп «Стохастические процессы и вероятностные модели в машинном обучении»

12 и 13 сентября на факультете состоялся мини-воркшоп «Стохастические процессы и вероятностные модели в машинном обучении». Четыре приглашенных иностранных специалиста прочитали лекции о применении параметрических и непараметрических вероятностных методов в машинном обучении, а представители российских научных групп рассказали о конкретных проектах с использованием этих подходов.

Иллюстрация к новости: Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017

Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017

С 6 по 11 августа в Сиднее (Австралия) прошла Международная конференция по машинному обучению ICML 2017. Эта конференция, имеющая ранг А* по рейтингу CORE, является одной из двух ведущих мировых конференций в области машинного обучения. Мероприятие проводится ежегодно, начиная с 2000 года. В этом году его посетило более 1000 участников из разных стран мира.

Иллюстрация к новости: Статья сотрудников лаборатории представлена на конференции CVPR 2017

Статья сотрудников лаборатории представлена на конференции CVPR 2017

Статья Михаила Фигурнова, написанная в соавторстве с исследователями Google, Carnegie Mellon University и Дмитрием Ветровым, представлена на крупнейшей мировой конференции Computer Vision and Pattern Recognition. Конференция прошла с 21 по 26 июля в Гонолулу, США.

Получен грант Российского научного фонда

Коллектив из восьми исследователей, пятеро из которых — сотрудники лаборатории, получил крупный грант Российского научного фонда. Грант получен совместно с исследователями Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа МГУ и Группы байесовских методов машинного обучения.

Иллюстрация к новости: Машины могут видеть: международный саммит по компьютерному зрению

Машины могут видеть: международный саммит по компьютерному зрению

9 июня состоялся саммит по компьютерному зрению и глубинному обучению «Machines can see», организованный совместно компаниями  Sistema VC, VisionLabs и институтом «Стрелка». Среди организаторов и докладчиков конференции были сотрудники факультета компьютерных наук Дмитрий Ветров и Антон Конушин.

Иллюстрация к новости: «Алгоритм машинного обучения умеет находить закономерности в данных, которые не видит человек»

«Алгоритм машинного обучения умеет находить закономерности в данных, которые не видит человек»

В декабре 2016 года в Вышке были открыты пять новых международных лабораторий, в том числе Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов. Предмет  ее исследований — комбинированные нейробайесовские модели, объединяющие достоинства двух наиболее успешных в настоящее время парадигм машинного обучения — нейросетевой и байесовской.

Статья сотрудников лаборатории принята на конференцию ICML

Статья стажеров-исследователей лаборатории Дмитрия Молчанова и Арсения Ашуха и заведующего лабораторией Дмитрия Ветрова принята на крупнейшую мировую конференцию по машинному обучению ICML'17. В работе получен самый современный результат в области разреживания нейронных сетей с помощью применения байесовского подхода.

Иллюстрация к новости: Состоялась встреча Дмитрия Ветрова и вице-президента компании SAMSUNG Ши-Хва Ли

Состоялась встреча Дмитрия Ветрова и вице-президента компании SAMSUNG Ши-Хва Ли

25 апреля прошла встреча руководителя международной лаборатории глубинного обучения и байесовских методов Дмитрия Ветрова и вице-президента корпорации SAMSUNG Ши-Хва Ли. Участники встречи обсудили промежуточные результаты исследования, которое выполняет лаборатория по заказу компании, возможности стажировок и перспективы дальнейшего сотрудничества.

Заключен договор о сотрудничестве с компанией Samsung

Международная лаборатория заключила договор о сотрудничестве с компанией Samsung, предусматривающий проведение исследования в области глубинного обучения. Со стороны компании проект будет курировать старший инженер КьюнгХун Ким, а в лабораторию для проведения исследования предполагается нанять новых сотрудников.