• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Высшая школа экономики открывает совместную с Samsung Research лабораторию

© Signature/ iStock

Samsung-HSE Laboratory будет разрабатывать механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях, что позволит решить ряд проблем в глубинном обучении. Команду лаборатории составят сотрудники исследовательской группы байесовских методов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ — одной из сильнейших научных групп России в области машинного обучения и байесовского вывода. Возглавит ее профессор ВШЭ Дмитрий Ветров.

Сотрудничество Центра глубинного обучения и байесовских методов (ранее — Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов) с компанией Samsung началось год назад с проекта по разработке специального метода обучения глубинных нейронных сетей, основанного на байесовском подходе. Открывающаяся совместная лаборатория НИУ ВШЭ и Samsung станет частью этого центра.

Нейронные сети и байесовские модели — две популярные парадигмы в области машинного обучения. Первые совершили настоящую революцию в области обработки больших объемов данных, дав начало новому направлению, получившему название глубинное обучение. Вторые традиционно применялись для обработки малых данных. Новый математический аппарат, разработанный в 2010 годы, позволяет конструировать масштабируемые байесовские модели. Это дает возможность применить механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях.

Даже первые попытки построения гибридных нейробайесовских моделей приводят к неожиданным и интересным результатам. Например, благодаря использованию байесовского вывода в нейронных сетях удается сжать сеть приблизительно в 100 раз без потери точности ее работы. С другой стороны, в самой процедуре приближенного байесовского вывода можно также использовать нейронную сеть, чтобы приблизиться к точному апостериорному распределению. Таким образом получается взаимное проникновение двух технологий.

Нейробайесовский подход потенциально может решить ряд открытых проблем в глубинном обучении: возможность катастрофического переобучения на шумы в данных, самоуверенность нейронной сети даже в ошибочных предсказаниях, неинтерпретируемость процесса принятия решения, уязвимость к враждебным атакам (adversarial attacks). Все эти проблемы осознаются научным сообществом, над их решением работают многие коллективы по всей планете, но готовых ответов пока нет.

«Samsung Electronics — один из мировых технологических лидеров. В своих разработках мы используем много моделей глубинного обучения. Но для того чтобы не отставать от конкурентов, недостаточно просто использовать готовые модели. Нужно создавать и новые технологии машинного обучения. Это тем более важно, что область глубинного обучения еще не «устоялась» и каждый год появляются все новые модели, а уже существующие быстро устаревают, — поясняет доктор Гынбэ Ли, руководитель AI Center, недавно созданного подразделения Samsung Research. — Все это означает, что человечество пока не нащупало оптимального решения для обработки больших объемов данных. Поэтому сотрудничество с ведущими научными группами в области машинного обучения и искусственного интеллекта в университетах по всему миру позволяет «держать руку на пульсе» и отслеживать самые последние достижения в области, а также получать эксклюзивный доступ к технологиям, созданным в лабораториях-партнерах».

«Решение корпорации Samsung выбрать нашу группу в качестве ключевого партнера в России, дав нам возможности сосредоточиться исключительно на фундаментальных исследованиях, — это знак признания наших научных достижений и одновременно кредит доверия, который мы постараемся полностью оправдать, — говорит руководитель совместной лаборатории и глава исследовательской группы байесовских методов ВШЭ Дмитрий Ветров. — Обычно крупные компании стараются использовать ученых для решения прикладных задач. Я рад, что наши корейские коллеги понимают всю важность исследований по разработке новых технологий, а не решения конкретных задач. Наша лаборатория будет заниматься именно созданием новых технологий, то есть самым интересным с точки зрения ученого. Наши цели полностью совпадают с пожеланиями наших партнеров, что служит залогом успешного и длительного сотрудничества».

В прошлом году Samsung создал в Корее новое подразделение — AI Center, специализирущееся на разработках в области искусственного интеллекта. В дополнение к созданию совместной лаборатории с ВШЭ в планах AI Center в этом году — открытие глобальной сети филиалов на базе исследовательских лабораторий в России, Канаде и Великобритании, что позволит усилить компетенции компании в искусственном интеллекте.

Помимо научных проектов, совместная лаборатория НИУ ВШЭ — Samsung будет активно участвовать в образовательном процессе. К работе в ней будут привлекаться и студенты, и аспиранты факультета компьютерных наук. В августе 2018 года при поддержке компании Samsung пройдет вторая летняя школа по нейробайесовским методам. На этот раз она будет проводиться на английском языке и в ней примут участие несколько ведущих ученых. Набор на летнюю школу еще открыт.

Вам также может быть интересно:

Международная олимпиада по анализу данных IDAO пройдет во второй раз

IDAO (International Data Analysis Olympiad) создана ведущими специалистами по анализу данных для своих будущих коллег. Своей целью она ставит объединение на одной площадке аналитиков, ученых, профессионалов и начинающих исследователей со всего мира. Олимпиаду организуют факультет компьютерных наук ВШЭ и компания «Яндекс» при поддержке Сбербанка.

Профессор ВШЭ возглавит направление машинного обучения Центра искусственного интеллекта Samsung

29 мая компания Samsung открыла свой Центр искусственного интеллекта в Москве. Профессор факультета компьютерных наук Дмитрий Ветров станет одним из его руководителей и возглавит направление машинного обучения.

НИУ ВШЭ заключил соглашение с Samsung об открытии «IoT Академии Samsung»

Высшая школа экономики и компания Samsung Electronics подписали соглашение о совместной реализации программы «IoT Академия Samsung». В рамках этого соглашения с сентября 2018 года на базе МИЭМ начнется подготовка специалистов в сфере промышленного Интернета вещей.

IDAO: подведены итоги первого тура международной олимпиады по анализу данных

20 февраля подведены итоги онлайн-этапа Международной олимпиады по анализу данных IDAO (International Data Analysis Olympiad), которую проводит факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ в партнерстве с университетом Harbour.Space (Барселона), компанией «Яндекс». Золотым спонсором Олимпиады выступает «Сбербанк».

В России пройдет первая международная олимпиада по анализу данных

IDAO (International Data Analysis Olympiad) создана ведущими специалистами по анализу данных для своих будущих коллег. Своей целью олимпиада ставит объединение аналитиков, учёных, профессионалов и начинающих исследователей со всего мира вместе на одной площадке. Мероприятие подобного масштаба впервые состоится в России. Организаторами олимпиады выступают факультет компьютерных наук Высшей школы экономики, компания Yandex и Harbour.Space University при поддержке Сбербанка.

Студенты ВШЭ стали призерами хакатона «Собери университет 2035»

Команда, в которую входили студенты магистерской программы «Измерения в психологии и образовании» и студенты бакалаврской программы «Программная инженерия», заняли третье место в хакатоне «Собери университет 2035». Его темой была разработка и проектирование решений с использованием машинного обучения в области образования.

Искусственный интеллект трансформирует маркетинг. Но людям работы все равно хватит

Как трансформируются функции маркетинга и изменятся компетенции маркетологов в связи со стремительным развитием искусственного интеллекта? Эти вопросы обсудили на дискуссионной площадке в Вышке, организованной Высшей школой маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ.

«Алгоритм машинного обучения умеет находить закономерности в данных, которые не видит человек»

В декабре 2016 года в Вышке были открыты пять новых международных лабораторий, в том числе Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов. Предмет  ее исследований — комбинированные нейробайесовские модели, объединяющие достоинства двух наиболее успешных в настоящее время парадигм машинного обучения — нейросетевой и байесовской.