Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на 32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
Миронкина Ю. Н., Гусева В. И., В кн.: Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества: труды XI Международной конференции, ЦЭМИ РАН.: М.: ЦЭМИ РАН, 2018. С. 108–110.
На страховые компании и пенсионные фонды оказывают влияние различные виды рисков. В страховании жизни существует два основных риска: демографический и инвестиционный. Демографический риск можно разделить на страховой и риск долголетия. Первый связан со случайным отклонением количества смертей от математического ожидания, второй – со снижением уровня смертности и увеличением продолжительности жизни. Для анализа изменений смертности в ...