Выпускники факультета приняли участие в Летней школе Microsoft Research «Машинное обучение и интеллект»
Академический руководитель программы «Прикладная математика и информатика»
Машинное обучение является одним из самых бурно развивающихся разделов компьютерных наук, поэтому не удивительно, что школа вызвала такой большой интерес. Причём, по ощущению многих, буквально в последние пару лет прогресс стремительно ускорился. Например, Руслан Салакхутдинов и Кэйт Саенко рассказывали про успехи в задаче автоматического построения текстового описания видео, достигнутые с помощью рекуррентных нейронных сетей, позволяющих увязать вместе зрительную и текстовую информацию, а также учитывать грамматику языка. В некоторых случаях уже становится трудно отличить текст, написанный человеком, от сгенерированного компьютером.
Про школу я узнал на сайте Хабрахабр. Интересней всего было прослушать вводные лекции Кристофера Бишопа ( Microsoft Research, UK) Model-Based Machine Learning и Руслана Салакхутдинова ( University of Toronto, Canada) Deep Learning, а также Дмитрия Ветрова и Антона Конушина. Еще были интересные лекции из индустрии (Яндекс, nVidia, Microsoft) о различных инструментах и продуктах.
Для участия в конкурсе надо было отправить портфолио со списком работ: курсовых, дипломов, статей, а также оценки из университета и т.д. По данным организаторов, из 700 аппликантов было отобрано 70 участников, то есть на одно место претендовали примерно 10 человек.
Обучение проходило достаточно интенсивно. Помимо интереснейших лекций от ведущих специалистов, был и hand-on experience. В рамках школы был организован AutoML Hackathon. Во время соревнования нам предлагалось создать "Perfect Blackbox", который в фазе AutoML мог бы делать предсказания для задачи бинарной классификации на наборах данных, практически не описанных заранее, а в идеале, на любых датасетах. Мне очень понравилось, что участники были разбиты на команды организаторами хакатона. Благодаря этому, мне удалось получить опыт совместной работы с замечательными, очень сильными сокомандниками, с которыми я до хакатона практически не была знакома.
Общение вообще было очень важной стороной школы. Для меня особенно важно было то, что Deep Learning в изображениях и видео был представлен как топик в большом объёме. В результате я смогла получить ответы на свои насущные практические вопросы.
На протяжении школы проходил хакатон по машинному обучению. Нужно было написать программу, которая бы на вход принимала обучающую выборку – информацию об объектах (числовые, категориальные признаки), и автоматически строила систему для предсказания целевого признака за ограниченное время. Моей команде удалось занять первое место, получив наиболее качественный результат предсказаний на тестовой выборке.
С машинным обучением я связан довольно тесно. Например, вхожу в топ-5 мира по решению прикладных задач анализа данных и машинного обучения в рейтинге kaggle и являюсь преподавателем Школы анализа данных Яндекса по машинному обучению.
13 сентября, в День программиста, факультет компьютерных наук проведет мероприятие для школьников. Специалисты IT-компаний и сотрудники научных институтов расскажут о применении машинного обучения в современной физике высоких энергий, компьютерном зрении, связи ИТ-технологий и сочинений Льва Толстого и о других разработках на стыке ИТ и математики, русского языка, биологии. В программе будут также мастер-классы и конкурсы. Зарегистрироваться на мероприятие можно уже сейчас.