Интервью с лауреатами стипендии Яндекса

11 апреля состоялось юбилейное десятое вручение стипендии Яндекса. Эта стипендия назначается студентам факультета компьютерных наук и аспирантской школы по компьютерным наукам ВШЭ за активную исследовательскую деятельность и достижение высоких результатов. В этом году лауреатами стали 16 студентов, из них десять — студенты бакалавриата, три — магистратуры и три аспиранта.
Мы поговорили с несколькими лауреатами стипендии Яндекса об их поступлении на ФКН, научных исследованиях и планах на будущее.

Максим Ставцев
студент третьего курса бакалавриата «Программная инженерия»

Я учился в физико-математическом классе лицея № 40 в Орле. ФКН стал для меня приоритетным выбором, поскольку я хотел получить не только практические навыки, но и прочную базу в фундаментальных науках. Я поступил в бакалавриат «Программная инженерия». Средний балл ЕГЭ у меня был 92, поэтому я поступил на платное обучение, однако уже после первого курса перевелся на бюджет благодаря хорошим результатам в учебе.

Учиться на ФКН интересно и интенсивно. Учебная нагрузка высокая, много различных заданий и проектов, что я считаю плюсом. При этом удается выделять время на науку, хотя его не так много.

На втором курсе я заинтересовался машинным обучением, хотя эта тема не является профильной для моей программы. В качестве курсовой работы я взял проект Сергея Шершакова по разработке метода обнаружения паттернов в журналах событий при помощи сверточных нейронных сетей. Данный проект лежит на стыке двух дисциплин — глубинного обучения и process mining. Именно такое междисциплинарное применение методов машинного обучения больше всего заинтересовало меня. Этот проект был успешно реализован, и, как мне кажется, дал хорошие результаты. Тогда же, на втором курсе, я начал работать в лаборатории процессно-ориентированных информационных систем.

На третьем курсе я продолжил работу в области process mining, исследуя аномалии в журналах событий исполнения программ в среде CLR.NET. Этот проект продолжает работу моих коллег по лаборатории Алексея Мицюка и Евгения Степанова. Данный проект также заинтересовал меня возможностью применения методов глубинного обучения в process mining, где они обычно не применяются. В результате у нас получилось достичь качественных результатов с использованием разновидности модели BERT.

Таким образом, мои исследования и работа в лаборатории направлены на применение методов машинного обучения в области process mining. Эта область не только интересна для исследований, но и имеет практическое значение. Современные системы записывают огромное количество информации о процессе работы в журналы событий, которые необходимо автоматизировано анализировать, поэтому все больше компаний применяют методы process mining.

О стипендии Яндекса я узнал еще на первом курсе. Так как она является одной из самых престижных на факультете, то про нее доступно достаточно много информации. В этом году мой научный руководитель Сергей Шершаков предложил номинировать меня на эту стипендию, что само по себе было очень приятно. О том, что я стал лауреатом, я узнал непосредственно на награждении, и, конечно же, был очень рад. Для меня эта стипендия является очень важной оценкой моей работы, и придает мотивации заниматься ей дальше.

После бакалавриата я планирую продолжить обучение в магистратуре, связанной с машинным обучением. Хочу продолжать заниматься наукой, у которой есть прикладные применения, чтобы моя работа и приносила реальную пользу, и была интересной.

В свободное время я люблю заниматься в спортзале, хотя это получается делать не очень регулярно. Еще я интересуюсь футболом и гонками «Формула-1».

Ребятам, которые учатся на ФКН, я бы посоветовал заниматься наукой, у нас есть много лабораторий, которые готовы работать со студентами с первых курсов. Если в процессе работы будут получаться интересные результаты, то с ними можно будет податься на стипендию.

Виктор Москворецкий
студент первого курса магистратуры «Искусственный интеллект»

Я учился в самой обычной школе, можно даже сказать, что она была не очень хорошей. После школы я планировал стать врачом, но мне хотелось заниматься более исследовательской деятельностью, потому я оказался в бакалавриате на факультете психологии Вышки, где занимался исследованиями мозга. Во время этих исследований меня начала все больше увлекать статистика, а потом и машинное обучение. В магистратуру я пошел на ФКН, так как университетов с подходящей программой почти нет; кроме того, здесь больше времени и возможностей для самостоятельных исследований.

Учиться на моей программе удобно, хорошо, что занятия записываются, потому что иногда не успеваешь их физически посещать. Круто, что здесь оцениваются только знания, а не, например, посещаемость. Именно благодаря этому и получается уделять достаточно времени исследованиям.

Мои исследования сосредоточены в области машинного обучения, они затрагивают несколько разных тем.

Одна из тем связана с лексической семантикой — мы пытаемся обучить модели понимать смысл слов и как они взаимосвязаны в языке. В рамках этого направления уже вышли две статьи, и, скорее всего, будут еще.

Другая тема связана со сжатием больших нейросетей. Проще говоря, нам нужно, чтобы все работало быстрее и дешевле, но с таким же хорошим качеством. Здесь ожидаемый результат — это удобная и полезная техника, которая делает жизнь лучше для всех.

И последняя тема, которой я занимаюсь в рамках своего диплома, связана со сжатием мультимодальных данных. Здесь мы хотим взять данные с нескольких модальностей и убрать часть из них таким образом, чтобы модель могла так же хорошо учиться на сокращенной выборке, но при меньших затратах времени и ресурсов.

Про стипендию мне рассказал менеджер моей программы, когда после публикации статьи я решил поинтересоваться, полагается ли мне за публикацию что-нибудь приятное. О том, что стал лауреатом, я, к сожалению, узнал уже после награждения, потому что заболел. Но все равно было очень радостно, что выбрали именно меня. Для меня стипендия — это в первую очередь еще один шаг к академическому признанию. А еще это определенно поможет при поступлении в аспирантуру.

Дальше я планирую заниматься академической деятельностью, которую сложновато спрогнозировать. После магистратуры аспирантура, а далее исследования либо в университете, либо там, где будут интересные темы и возможности для публикации. Мое любимое направление — это, безусловно, все, что связано с языком. Учитывая последние достижения, я думаю, что буду заниматься самообучающимися моделями языка или контролем нескольких модальностей. 

Я стараюсь почаще видеться с друзьями, но у них тоже плотный график. Я регулярно занимаюсь пауэрлифтингом, участвую в соревнованиях. Из разных видов спорта, что я пробовал, пауэрлифтинг лучше всего помогает отдохнуть. Хочу получить звание мастера спорта, поэтому подхожу к тренировкам ответственно. Еще я очень люблю изучать историю, особенно историю Европы в XX веке.

Студентам я бы посоветовал уделять внимание исследованиям, не бояться прыгать выше головы и получать отказы, подаваться сразу на А* конференции и журналы из Q1.
 

Вячеслав Юсупов
студент третьего курса бакалавриата «Прикладная математика и информатика»

Когда я учился в математическом классе московской школы № 57, мне казалось, что моя дальнейшая жизнь будет связана с математикой и физикой. Я участвовал в олимпиадах по этим предметам, был на выездных школах, дважды становился призером Всероссийской олимпиады школьников по физике. Однако, занимаясь физикой, я понял, что мне не обойтись без информатики и математики. Поэтому я выбрал бакалавриат ФКН «Прикладная математика и информатика». Кстати, я поступил без вступительных испытаний за счет ВсОШ по физике.

В учебе на ФКН мне особенно нравится, что программа очень разнообразна, следует современным тенденциям в компьютерных науках и постоянно обновляется. К тому же, каждый студент может выбрать учебные курсы по интересующим его темам.

На втором году обучения мне очень понравился курс Максима Рахубы «Основы матричных вычислений» и я захотел сделать курсовую работу по этой тематике. Сейчас под руководством Максима Рахубы и Евгения Фролова я провожу исследование по использованию гиперболической геометрии в рекомендательных системах. Наш проект объединяет сложный математический аппарат и рекомендательные системы, где активно применяются матричные факторизации. В ходе исследования мы разработали модель, которая выдает рекомендации высокого качества при значительно меньшем количестве параметров в сравнении с существующими моделями.

О стипендии Яндекса мне рассказал мой научный руководитель. В этом году стипендия присуждалась за активную научную деятельность и кандидатов номинировали сотрудники факультета. Я хочу поблагодарить Максима Рахубу и Евгения Соколова, академического руководителя ПМИ, которые номинировали меня. 

Когда на награждении объявили, что я стал лауреатом, я очень обрадовался, ведь жюри выбирало из большого числа кандидатов. Деньги, полученные от стипендии, я планирую потратить на покупку более мощного компьютера и на образовательные курсы, которые помогут мне в дальнейших исследованиях.
После окончания бакалавриата я собираюсь продолжить обучение в магистратуре.

В свободное время я слушаю музыку, хожу в бассейн, а зимой катаюсь на горных лыжах и коньках.

Студентам, которые хотят стать лауреатами стипендии, я бы посоветовал, помимо хорошей учебы, выбрать интересную тему исследований и заниматься ей вместе с опытным научным руководителем. И, конечно же, верить в себя.