Семинар САЕ: Математика, компьютерные науки и информационные технологии
На семинаре выступили :
Алексей Мицюк
Научно-учебная лаборатория процессно-ориентированных информационных систем
Process mining — Методы синтеза и анализа моделей процессов
Process mining — дисциплина, сочетающая приёмы анализа данных, статистические и вероятностные методы, а также алгоритмы формального моделирования и анализа. Задача состоит в извлечении полезной информации из так называемых журналов событий, представляющих собой запись поведения информационной системы. Такие журналы производятся современными информационными и программными системами для целей архивирования, документирования, отладки. В докладе был дан краткий обзор process mining как области исследований. Подробнее будет рассмотрена задача исправления моделей процессов, над разработкой способов решения которой докладчик работает в Лаборатории ПОИС.
Сергей Кузнецов
Международная научно-учебная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа
Исследования в области медицинской информатики в МНУЛ «Интеллектуальные системы и структурный анализ»
В докладе был сделан краткий обзор исследований, проводимых в международной научно-учебной лаборатории ИССА, и подробно рассмотрены некоторые проекты и задачи в области анализа медицинских данных.
Виктория Чекалина
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных
Машинное обучение в разделении нейтральных частиц в калориметре LHCb
Для детектирования незаряженных частиц используются калориметры — установки, измеряющие потерю энергии при пролёте частиц через среду. Из-за низкого разрешения прибора две частицы, летящие рядом, могут быть идентифицированы как одна. Для разделения сдвоенных и одиноких частиц можно применять методы машинного обучения. В докладе упомянуто о подходе, использующем как признак разделения форму отклика, а также описан подход, использующий всю информацию об отклике.
Михаил Фигурнов
Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов
Глубинное обучение и байесовские методы
В последние несколько лет в мире происходит взрывное развитие технологий, основанных на нейронных сетях. Эти методы получили название "глубинное обучение". На их основе решены многие задачи, которые десятилетиями считались невозможными для компьютера, например, понимание содержимого изображения, распознавание речи, игра в Го на профессиональном уровне. В докладе представлены исследования сотрудников Международной лаборатории глубинного обучения и байесовских методов ФКН ВШЭ по глубинному обучению (ускорение и сжатие нейронных сетей). Также рассказано, как байесовские методы позволяют решить более сложные задачи, которые не решаются одними лишь нейронными сетями. В качестве примера рассмотрены работы сотрудников лаборатории по различению смыслов слов в контексте и прореживанию нейронных сетей.