Муратова Анна Александровна, Факультет компьютерных наук (Москва)

НОМИНАЦИЯ «СЕРЕБРЯНЫЙ ПТЕНЕЦ»

Муратова Анна Александровна

2-й курс магистратуры

Кандидатуру выдвигают Игнатов Дмитрий Игоревич, доцент и научный сотрудник Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, и Митрофанова Екатерина Сергеевна, преподаватель и младший научный сотрудник Института демографии НИУ ВШЭ.

Анна активно участвует в научной работе научно-учебной группы «Модели и методы анализа демографических последовательностей» под нашим руководством. Еще в ходе работы над дипломным проектом в бакалавриате Анна в соавторстве с коллегами-демографами подготовила научную работу по тематике предсказания «траекторий» взросления россиян с помощью методов анализа последовательностей и машинного обучения:

Dmitry I. Ignatov, Ekaterina Mitrofanova, Anna Muratova, Danil Gizdatullin. Pattern Mining and Machine Learning for Demographic Sequences //Knowledge Engineering and Semantic Web. – Springer International Publishing, 2015. – С. 225-239 (индексируется Scopus).

Анной были исследованы различные способы представления демографических последовательностей в объектно-признаковой форме для решения задачи классификации методами на основе деревьев решений, метода опорных векторов, логистической регрессии и других. Уникальность работы заключается в том, что подобные исследования никогда ранее не проводились на данных демографических опросов, собранных в Российской Федерации, с помщью методов майнинга данных и машинного обучения. Отдельно исследовались методы поиска частых подпоследовательностей и их применимость при решении задачи классификации, таких как предсказание следующего демографического события, выявления типичных закономерностей для поведений мужчин и женщин, представителей различных возрастных групп. По итогам работы 2 октября 2015 года Анной был сделан доклад на международной конференции «Knowledge Engineering and Semantic Web», а в этом году она представила следующий доклад на социологическом конгрессе:

Муратова А. А., Гиздатуллин Д. К., Игнатов Д. И., Митрофанова Е. С. Выявление знаний в демографических последовательностях // В кн.: V Всероссийский социологический конгресс "Социология и общество: социальное неравенство и социальная справедливость" Сборник. Екатеринбург: Изд.-полигр. центр УрФУ, 2016. С. 9601-9615.

Осенью этого же года в доклад ниже вошли новые результаты экспериментов, проведенных Анной:

Гиздатуллин Д. К., Игнатов Д. И., Муратова А. А., Митрофанова Е. С., Baixeries J. Классификация демографических последовательностей на основе узорных структур // В кн.: Тезисы докладов 11-й конференции Интеллектуализация обработки информации. М. : Торус Пресс, 2016. С. 28-29.

За годы учебы Анна также успела зарекомендовать себя в качестве надежного ассистента по таким курсам как «Data Analysis and Data Mining» (рук. Проф. Б. Миркин) и «Теория баз данных» (рук. Доц. А. Незнанов), а в настоящее время Анна работает ассистентом по курсу «Введение машинное обучение» в бакалавриате ФКН.

По итогам защиты выпускной квалификационной работы бакалавра экзаменационная комиссия признала работу Анны одной из лучших, а начале этого года Анна как студент факультета компьютерных наук так же стала обладателем стипендии имени Ильи Сегаловича, сооснователя компании «Яндекс».

Митрофанова Е.С., младший научный сотрудник института демографии  НИУ ВШЭ, дает работе Анны такую оценку: «Те закономерности, которые Анна выявила в ходе своего исследования, являются важным вкладом в демографическое знание. Переход во взрослую жизнь – это значимый этап  жизненного пути человека, но демографам сложно анализировать этот процесс как цепочку событий, т.к. методы анализа последовательностей еще недостаточно адаптированы для работы в стандартных статистических пакетах. Институт демографии не первый год успешно сотрудничает с Отделением прикладной математики и информатики факультета компьютерных наук, но работа Анны – без преувеличения одна из наиболее интересных и перспективных.»

Считаем, что Анна – достойный кандидат для выдвижения в номинации Серебряный птенец и сможет результативно продолжить как научную, так и преподавательскую работу.