Рубачёв Иван Викторович
- Преподаватель:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Базовая кафедра Яндекс
- Младший научный сотрудник, Аспирант:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Научно-учебная лаборатория компании Яндекс
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2019 году.
Полномочия / обязанности
Проведение научных исследований по теме: "Обращение генеративных моделей для изображений".
Образование
- 2022
Магистратура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Магистр»
- 2020
Бакалавриат: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Бакалавр»
Достижения и поощрения
- Благодарность департамента больших данных и информационного поиска НИУ ВШЭ (ноябрь 2023)
- Персональная надбавка ректора (2022-2023)
Надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (2023-2025)
Обучение в аспирантуре
2-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Глубинное обучение на табличных данных
Научный руководитель: Бабенко Артем Валерьевич
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Глубинное зрение и графика (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Глубинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения 2" (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1-3 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Глубинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения 2" (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1-3 модуль)Рус
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
Публикации5
- Глава книги Gorishniy Y., Rubachev I., Khrulkov V., Babenko A. Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data, in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021). Curran Associates, Inc., 2021. P. 18932-18943.
- Глава книги Baranchuk D., Rubachev I., Voynov A., Khrulkov V., Babenko A. Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models, in: Proceedings of the 10th International Conference on Learning Representations (ICLR 2022). ICLR, 2022.
- Глава книги Gorishniy Y., Ivan Rubachev, Babenko A. On Embeddings for Numerical Features in Tabular Deep Learning, in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022. Curran Associates, Inc., 2022. Ch. 1. P. 24991-25004.
- Глава книги Kotelnikov A., Baranchuk D., Ivan Rubachev, Babenko A. TabDDPM: Modelling Tabular Data with Diffusion Models, in: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning: Volume 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USA Vol. 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USA. PMLR, 2023. P. 17564-17579.
- Препринт Gorishniy Y., Rubachev Ivan, Kartashev Nikolay, Kotelnikov A., Babenko A., Шлёнский Д. А. TabR: Tabular Deep Learning Meets Nearest Neighbors / arxiv. Series 2307 "14338v2". 2023. doi
Опыт работы
HSE Yandex lab и Yandex Research / стажер исследователь, 2020 – настоящее время
Яндекс / разработчик, 2019-2020
Яндекс / стажер, 2018 - 2019
Информация*
Прошел Митап Научно-учебной лаборатории компании Яндекс
28 февраля 2024 года состоялся Митап Научно-учебной лаборатории компании Яндекс.
В НУЛ компании Яндекс прошел семинар "TabR: Unlocking the Power of Retrieval-Augmented Tabular Deep Learning"
31 июля прошел семинар Научно-учебной лаборатории компании Яндекс.
Десять статей исследователей ФКН приняты на конференцию NeurIPS 2021
35-ая конференция NeurIPS 2021 (Conference on Neural Information Processing Systems) — одна из крупнейших в мире конференций по машинному обучению и нейронным сетям, которая проводится с 1989 года. В 2021 году конференция проходит онлайн 6-14 декабря.