• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
Первый заместитель декана Вознесенская Тамара Васильевна
Заместитель декана по научной работе и международному сотрудничеству Объедков Сергей Александрович
Заместитель декана по учебно-методической работе Самоненко Илья Юрьевич
Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе Плисецкая Ирина Александровна

Межкампусный семинар по компьютерным наукам

Межкампусный семинар НИУ ВШЭ по компьютерным наукам начал работу в сентябре 2020 г. На семинаре сотрудники лабораторий НИУ ВШЭ из Москвы, Нижнего Новгорода, Перми и Санкт-Петербурга рассказывают о своих исследованиях, обсуждают возможные подходы к решению открытых задач и применение разрабатываемых методов в смежных областях.
 
Семинары проходят в Zoom примерно раз в две недели по вторникам в 16:20 – 17:40 по московскому времени.

 

13 октября, 16:20 – 17:40

Ссылка на подключение в ZOOM

Докладчик: Бузмаков Алексей Владимирович

Тема доклада: "Subgroup Discovery как инструмент для анализа данных. Достижения и вызовы."

Многие имеющиеся данные можно рассматривать как множество исследуемых объектов, также называемых наблюдениями. Каждый объект имеет описание, которое позволяет выделять группы объектов. Так, например, объектами могут быть клиенты некоторой компании, а их описанием вся доступная информация от пола и возраста клиента, до его истории покупок. Так по такому описанию, можно определить подгруппу мужчин или подгруппу людей младше 30 лет и имеющих хотя бы две покупки, и т.д. Также относительно объектов известна некоторая информация, с точки зрения которой мы хотим определять наилучшие подгруппы. Так, например, для клиентов это может быть средний чек или факт прихода клиента в определённый период времени. Тогда целью Subgroup Discovery, является нахождение определения подгруппы, наиболее "сильно" связанной с такой дополнительной информацией. Так, например, можно определить, какие клиенты имеют наибольший средний чек, или имеют наибольшую вероятность прихода в следующие 2 недели. Данная задача отличается от задач обучения с учителем прежде всего тем, что требуется найти определение подгруппы, т.е. получить интерпретируемый результат, а не получить предсказания той или иной характеристики на индивидуальном уровне.

В рамках доклада мы рассмотрим прежде всего "полные" методы обнаружения подгрупп с точки зрения дополнительной информации. В частности, будет рассмотрено, как такие методы решают задачи эффективного обхода пространства поиска, анализ статистической значимости результатов и работы с разными типами дополнительной информации. Доклад планируется на русском языке, слайды будут на английском языке.

Идентификатор конференции: 945 0698 4230

Код доступа: 922337

 

29 сентября, 16:20 – 17:40

Ссылка на подключение в ZOOM

Докладчик: Бацын Михаил Владимирович

Тема доклада: "On some discrete optimization problems"

In this talk we present an overview of the research our team makes in LATNA laboratory (Laboratory of Algorithms and Technologies for Network Analysis). We start with classical combinatorial optimization problems including Vertex Coloring Problem (VCP), Maximum Clique Problem (MCP), Maximum Independent Set Problem (MISP), Minimum Vertex Cover Problem (MVCP). A number of state-of-art exact algorithms for these problems belong to Pablo San Segundo (2011-2017) and his coauthors including our team. One of the main ideas providing the high performance of these algorithms is the smart application of CPU bitwise operations. We present this approach for the VCP and MCP problems. The applications of the considered classical problems include radio frequency allocation, CPU register allocation, scheduling, graph clustering, 3D molecular structures matching.

 

15 сентября, 16:20 – 17:40

Ссылка на запись

​​​​​Докладчик: Иванов Дмитрий Игоревич

Тема доклада: "Проблемы и решения в мультиагентном обучении с подкреплением”

На семинаре мы рассмотрим мультиагентное обучение с подкреплением высокоуровнево и под разными углами. Начнем с обсуждения отличий и специфичных проблем мальтиагентного обучения — non-stationarity, credit assignment, partial observability, coordination, cooperation. Далее поговорим о методах решения каждой из проблем. В ходе семинара затронем централизованные и децентрализованные алгоритмы, кооперативные и состязательные среды, связь мультиагентного обучения c теорией игр, межагентную коммуникацию, моделирование других агентов, успехи мультиагентного обучения с подкреплением в компьютерных играх.