«Если вы изучите математику, то сможете оказать огромное влияние на всю область машинного обучения»
Хамидреза Бехджу с отличием окончил магистратуру «Статистическая теория обучения». В настоящее время он является студентом докторантуры Аризонского университета в области прикладной математики. Мы поговорили с ним о его опыте обучения, наиболее полезных курсах и его впечатлениях от Москвы.
Свое предыдущее образование я получил в Иране, где наиболее талантливые студенты обычно изучают электротехнику, поскольку она дает больше возможностей после окончания университета. Я также работал в области обработки сигналов. Затем я переехал в Москву и поступил на магистерскую программу «Статистическая теория обучения» (сейчас она называется «Математика машинного обучения»). Это программа двойного диплома НИУ ВШЭ и Сколтеха. Большую часть теоретического материала мы изучали в Вышке, а практическая работа проходила в Сколтехе.
Как следует из названия, эта программа не о машинном обучении, а о математике, стоящей за ним. Я считаю, что вне зависимости от того, чем вы занимаетесь, вам необходимо знать теорию этого предмета. Например, вы можете изучать некоторые отдельные разделы информатики, такие как программная инженерия, и просто писать код; но если вы изучите математику, то сможете оказать огромное влияние на всю область машинного обучения. Именно поэтому я выбрал эту программу.
Сначала я подал документы в Сколтех, и они сообщили мне, что это программа двойного диплома, поэтому мне нужно подать документы и в НИУ ВШЭ. На сайте программы я увидел, что там работают такие преподаватели как профессор Владимир Спокойный, известный работами в области статистики. После этого я принял окончательное решение поступать.
Среди предметов, которые показались мне действительно полезными и интересными, были алгоритмическая оптимизация и продвинутые статистические методы. Я познакомился с российской школой оптимизации, которую развивают Юрий Нестеров и Аркадий Немировский. Лекции Владимира Спокойного по непараметрической статистике также были очень полезны.
Во время учебы в Москве я участвовал в нескольких исследовательских проектах по стохастической оптимизации и методам Монте-Карло с марковскими цепями. Моя дипломная работа была посвящена многоракурсному обучению для анализа биомедицинских сигналов. Обычно мы имеем доступ к различным видам информации от пациента, таким как пульс, кровяное давление, ЭЭГ, МРТ и т.д. Для того чтобы дать осмысленную трактовку всех этих данных, нам необходимо объединить их в единое целое, и именно здесь полезно многоракурсное обучение, которое помогает нам принимать наилучшие решения.
В рамках моей программы Вышка предоставила мне общежитие, а Сколтех — стипендию, так что я хорошо устроился (смеется). Преимуществом Вышки является ее международная сеть, связи с профессорами со всего мира, которые приезжают в Москву и проводят уникальные занятия на высоком уровне. Что касается возможных улучшений, я бы посоветовал преподавать больше курсов на английском языке для иностранных студентов, потому что нам всегда приходится спрашивать, на каком языке читается тот или иной курс — русском или английском.
Сейчас я собираюсь учиться в докторантуре по прикладной математике в Аризонском университете. Я думаю, что меня взяли на эту программу в первую очередь из-за моей магистратуры. Я подавала документы во многие университеты, и большинство из них высоко оценили СТО — структуру программы, курсы, навыки, которые мы приобрели и которые абсолютно необходимы в современном машинном обучении.
Я родом из страны, где не бывает много снега, но в Москве снега предостаточно. Я думаю, что самое интересное в Москве — это мои однокурсники из России. У меня теперь есть несколько русских друзей, они очень веселые люди, и мы хорошо проводили время вместе. Зимой они водили меня кататься на коньках, это было очень весело.