Кропотов Дмитрий Александрович
- Старший преподаватель:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Старший научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Лаборатория компании Самсунг
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
- Научно-педагогический стаж: 12 лет.
Полномочия / обязанности
Проведение научных исследований с применением методов оптимизации в машинном обучении, байесовских методов, нейросетевых моделей в машинном обучении
Образование
2003
Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Прикладная математика и информатика»
Учебные курсы (2019/2020 уч. год)
- Непрерывная оптимизация (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2018/2019 уч. год)
Непрерывная оптимизация (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3 модуль)Рус
Учебные курсы (2017/2018 уч. год)
Непрерывная оптимизация (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3 модуль)Рус
Публикации3
- Глава книги Izmailov P., Novikov A., Kropotov D. Scalable Gaussian Processes with Billions of Inducing Inputs via Tensor Train Decomposition, in: Proceedings of Machine Learning Research. Proceedings of The International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2018). , 2018. P. 726-735.
- Статья Izmailov P., Kropotov D. Faster variational inducing input Gaussian process classification // Journal of machine learning and data analysis. 2017. Vol. 3. No. 1. P. 20-35. doi
- Глава книги Rodomanov A., Kropotov D. A Superlinearly-Convergent Proximal Newton-type Method for the Optimization of Finite Sums, in: Proceedings of Machine Learning Research. Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML 2016) Vol. 48. NY : , 2016. P. 2597-2605.
NeurIPS 2019
С 8 по 14 декабря в Ванкувере пройдет 33-я конференция Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
