Тема «машинное обучение»

3 января родился один из самых популярных писателей прошлого века Джон Рональд Руэл Толкин. Исследователи из НИУ ВШЭ, AIRI и МИСИC использовали машинное обучение для исследования социальных связей между персонажами его вселенной Средиземья. Ученые считают, что этот подход найдет применение во многих сферах за пределами литературы. Результаты работы опубликованы в IEEE Xplore.

Сотрудники факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ представят 12 своих работ на 37-й конференции NeurIPS. Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems — одно из самых значительных событий в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. В этом году она пройдет с 10 по 16 декабря в Новом Орлеане (США).

Один из проектов, победивших на конкурсе «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ в июне этого года, посвящен технологиям машинного обучения в прогнозировании исходов острого коронарного синдрома. Его реализуют Международная лаборатория биоинформатики НИУ ВШЭ и Научно-образовательный центр Медицинского института Сургутского государственного университета. Как зародился этот совместный проект, чем он поможет пациентам и как будет организована работа по его реализации, рассказывает заведующая Международной лабораторией биоинформатики, доцент ФКН НИУ ВШЭ Мария Попцова.

По итогам конкурса проектов на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ открываются две новые лаборатории. Лабораторию матричных и тензорных методов в машинном обучении возглавит Максим Рахуба, доцент департамента больших данных и информационного поиска. Лабораторией облачных и мобильных технологий будет руководить профессор департамента программной инженерии Дмитрий Александров.

28–30 августа, накануне нового учебного года, факультет компьютерных наук ВШЭ провел четвертую летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике. В этом году на событие зарегистрировались 670 человек, более 300 посетили ее очно.

На факультете компьютерных наук Вышки с 28 по 30 августа пройдет летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. В течение трех дней участников ждут лекции и семинары от ведущих специалистов в данной области из ВШЭ, Сколтеха, AIRI, МГУ, МФТИ, Genotek, Sber Artificial Intelligence Laboratory.

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».