Иванов Дмитрий Игоревич
- Преподаватель, Аспирант:НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге / Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента / Департамент экономики
- Младший научный сотрудник:НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге / Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента / Международная лаборатория теории игр и принятия решений
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
Образование
Бакалавриат: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, специальность «Физика», квалификация «Бакалавр»
Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2020-2021)
Обучение в аспирантуре
3-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Идентификация подозрительного поведения участников аукционов по данным о российских государственных закупках при помощи статистических методов и машинного обучения
Научный руководитель: Нестеров Александр Сергеевич
Образование
2018 Магистратура: НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург, МП "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе", направление 01.04.02 "Прикладная математика и информатика"
Публикации4
- Глава книги Dmitry Ivanov. DEDPUL: Difference-of-Estimated-Densities-based Positive-Unlabeled Learning, in: 2020 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2020). Miami : IEEE, 2020. P. 1-9. (в печати)
- Препринт Ivanov D. DEDPUL: Difference-of-Estimated-Densities-based Positive-Unlabeled Learning / Cornell University. Series Computer Science "arxiv.org". 2019.
- Препринт Ivanov D., Nesterov A. S. Identifying Bid Leakage In Procurement Auctions: Machine Learning Approach / Cornell University. Series Economics "arxiv.org". 2019.
- Глава книги Dmitry Ivanov, Alexander Nesterov. Identifying Bid Leakage in Procurement Auctions: Machine Learning Approach, in: EC '19 Proceedings of the 2019 ACM Conference on Economics and Computation. Association for Computing Machinery (ACM), 2019. doi P. 69-70. doi
Конференции
- 201920th ACM Conference on Economics and Computation (EC'19) (Phoenix, Arizona). Доклад: Identifying Bid Leakage In Procurement Auctions: Machine Learning Approach
- 34TH ANNUAL CONGRESS OF THE EUROPEAN ECONOMIC ASSOCIATION (Манчестер). Доклад: Identifying Bid Leakage In Procurement Auctions: Machine Learning Approach
Информация*
Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде
Аспирант Дмитрий Иванов, магистрант Владимир Егоров и заведующий Центром анализа данных и машинного обучения Алексей Шпильман недавно опубликовали препринт статьи “Balancing Rational and Other-Regarding Preferences in Cooperative-Competitive Environments”. В ней авторы исследуют, как можно обучить группу агентов достигать собственные цели в смешанных средах, при этом не мешая или даже помогая друг другу. В блоге факультета на Хабре Дмитрий разобрал несколько существующих алгоритмов и рассказал о решении, которое предложили они с соавторами.
Студенты Питерской Вышки заняли первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland
Команда JBR_HSE, состоящая из студентов и преподавателей Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук, заняла первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland, трек «обучение с подкреплением». Участие происходило в сотрудничестве с лабораторией Агентных систем и обучения с подкреплением JetBrains Research.
Аспирант Питерской Вышки стал лауреатом научной премии «Яндекса» имени Ильи Сегаловича
Дмитрий Иванов, аспирант второго года обучения и младший научный сотрудник Международной лаборатории теории игр и принятия решений, стал лауреатом премии «Яндекса» для молодых исследователей. Он получил награду за работы в области Positive-Unlabeled Learning и обучения с подкреплением, а также применения ML-методов в экономике.
