Тема «машинное обучение»

Исследователи факультета компьютерных наук ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера  смогли увеличить скорость работы градиентного бустинга — одного из самых эффективных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Предложенный подход позволит быстрее решать задачи классификации и регрессии машинного обучения. Результаты их работы были представлены на конференции NeurIPS.

Ученые НИУ ВШЭ и МГМСУ им. Евдокимова разработали модель машинного обучения, которая предсказывает произнесенное слово на основе активности мозга, записанной небольшим количеством инвазивных электродов. Статья “Speech decoding from a small set of spatially segregated minimally invasive intracranial EEG electrodes with a compact and interpretable neural network” опубликована в Journal of Neural Engineering. Работа выполнена при поддержке мегагранта правительства РФ в рамках нацпроекта «Наука и университеты».

Аягоз Мусабаева, выпускница магистратуры факультета компьютерных наук Вышки, с успехом нашла применение исследовательским навыкам в бизнесе. После работы в лаборатории базовой кафедры Института проблем передачи информации (ИППИ) на факультете математики НИУ ВШЭ она пришла в индустрию и сейчас ведет исследования в сфере машинного обучения в международной компании Akvelon. В интервью «Конструктору успеха» она рассказала, как data scientist может найти себя в киберспорте и что делать с дефицитом софт-скилов в IT.

На факультете компьютерных наук Вышки с 23 по 25 августа провели школу по машинному обучению в биоинформатике. Проект, два предыдущих года проходивший онлайн, был впервые реализован в очном формате. За три дня более 120 участников прослушали лекции и семинары от ведущих специалистов в данной области из ВШЭ, Сколтеха, AIRI, МГУ, МФТИ, Genotek, Sber Artificial Intelligence Laboratory.

Команда ученых из МИЭМ ВШЭ, Физического института имени П.Н. Лебедева РАН и Университета Южной Калифорнии с помощью технологий машинного обучения нашли способ избежать внутренних дефектов и увеличить эффективность перовскитных солнечных элементов. Результаты исследования могут применяться для разработки более эффективных и долговечных материалов. Исследование проводилось на двойном перовските Cs₂AgBiBr₆. Статья опубликована в журнале Journal of Physical Chemistry Letters.

Исследовательская группа Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ под руководством Ивана Ямщикова разработала модель для прогнозирования успешности  реабилитации бездомных. Модель с вероятностью около 80% предсказывает эффективность  работы с клиентами организаций для бездомных. Проект представлен на конференции, посвященной деятельности социальных центров.

Научный центр «Яндекса» Yandex Research совместно с НИУ ВШЭ и МФТИ начинает набор на программу MLResidency, предназначенную для студентов и аспирантов в области машинного обучения, а также для исследователей из смежных дисциплин. Программа рассчитана на год и может быть продлена, резиденты будут получать зарплату. Об особенностях программы новостной службе портала рассказал заведующий Научно-учебной лабораторией компании «Яндекс» на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, руководитель Yandex Research Артем Бабенко.

Доклад студентов МИЭМ получил престижную награду на 44-й международной конференции International Conference on Telecommunications and Signal Processing, посвященной телекоммуникациям. Организатор конференции — Технический университет города Брно (Чешская Республика).Доклад вышкинцев был признан оргкомитетом лучшей студенческой работой.