О лаборатории
Важным направлением в анализе данных является построение предсказательных моделей. Область, занимающаяся исследованием автоматических методов построения таких моделей, называется машинным обучением. Важной особенностью таких методов является их универсальность. Подходы построения моделей могут быть полезны как в физике частиц для поиска редчайших событий, так и в ранжировании страниц по поисковому запросу. Лаборатория анализа больших данных ориентируется на разработку методов построения таких моделей, способных решать задачи как онлайн-, так и офлайн-обработки данных и адаптации этих моделей для различных предметных областей и сфер применения. Основана в 2015 году.
Цель
Создание научного центра мирового уровня для решения фундаментальных теоретических и практических задач в области компьютерных наук и в частности методов обработки больших данных.
Задачи
- проведение фундаментальных исследований по разработке методов и технологий анализа больших объемов данных;
- проведение прикладных исследований по разработке методов и технологий анализа больших объемов данных;
- применение методов, технологий и методологии обработки больших данных для решения практических задач фундаментальных и прикладных наук, а также современных индустрий;
- участие и организация международных научных партнерств по темам исследовательских направлений лаборатории, интеграция сотрудников лаборатории в глобальные научные сети;
- публикация качественных исследовательских работ в международных реферируемых журналах и конференциях;
- интеграция исследовательских работ с другими исследовательскими лабораториями НИУ ВШЭ;
- активное привлечение исследователей из международного рынка в том числе ведущих зарубежных специалистов;
- интеграция результатов исследовательской работы и исследователей лаборатории в образовательные программы НИУ ВШЭ;
- инструментальная помощь и интеграция результатов работ с «предметами» ВШЭ – экономика, психология, социология;
- координация работ по взаимодействию с Яндексом по вопросам доступа к данным.