• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты
Телефон:
84957729590*22913
Электронная почта:
Адрес: Москва, Кочновский пр., 3, комната 623
Расписание
SPIN РИНЦ: 9122-8470
ORCID: 0000-0002-7711-7069
ResearcherID: O-7132-2015
Присутственные часы
По расписанию занятий
Руководитель
Подольский В. В.
Версия для печати

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Струминский Кирилл Алексеевич

  • Начал работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.

Образование

2015

Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Математика»

Обучение в аспирантуре

2-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Применение методов непрерывной оптимизации при построении помехоустойчивых кодов
Научный руководитель: Ветров Дмитрий Петрович

Учебные курсы (2017/2018 уч. год)

Учебные курсы (2016/2017 уч. год)

Учебные курсы (2015/2016 уч. год)

Анализ данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; программа "Прикладная математика и информатика"; 3, 4 модуль)Рус

Публикации2

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

'Machine Learning Algorithm Able to Find Data Patterns a Human Could Not'

In December 2016, five new international laboratories opened up at the Higher School of Economics, one of which was the International Laboratory of Deep Learning and Bayesian Methods. This lab focuses on combined neural Bayesian models that bring together two of the most successful paradigms in modern-day machine learning – the neural network paradigm and the Bayesian paradigm.

«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.

Шесть работ сотрудников факультета и аспирантов школы представлено на конференции NIPS 2016

С 5 по 10 декабря в Барселоне прошла конференция Neural Information Processing Systems (NIPS), собравшая ведущих мировых специалистов по машинному обучению, анализу данных и искусственному интеллекту.