Шешукова Марина Евгеньевна
- Младший научный сотрудник: Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных
- Преподаватель: Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Начала работать в НИУ ВШЭ в 2021 году.
Oбразование
Достижения и поощрения
Учебные курсы (2026/2027 уч. год)
- Markov Chains (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 2 модуль)Анг
- Markov Chains (Маго-лего; где читается: Факультет компьютерных наук; 2 модуль)Анг
- Sampling and Generative Modeling (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 3 модуль)Анг
- Sampling and Generative Modeling (Маго-лего; где читается: Факультет компьютерных наук; 3 модуль)Анг
- Mentor's Seminar "Math of Machine Learning " (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1-3 модуль)Анг
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2025/2026 уч. год)
- Markov Chains (Маго-лего; где читается: Факультет компьютерных наук; 2 модуль)Анг
- Markov Chains (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 2 модуль)Анг
- Математическая статистика 1 (углубленный курс) (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 4 модуль)рус
- Математическая статистика 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Математическая статистика 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Sampling and Generative Modeling (Маго-лего; где читается: Факультет компьютерных наук; 3 модуль)Анг
- Sampling and Generative Modeling (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 3 модуль)Анг
- Mentor's Seminar "Math of Machine Learning " (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1-3 модуль)Анг
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Математическая статистика 1 (углубленный курс) (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 4 модуль)рус
Авторские права и патенты
| № п/п | Номер РИД | Вид РИД | Наименование РИД | Сведения о регистрации | Авторы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 5.0052-2025 | Программа для ЭВМ | Библиотека для обучения контекстуальных бандитов с малоранговыми обновлениями | 2025687880 | Самсонов Сергей Владимирович, Шешукова Марина Евгеньевна, Фролов Евгений Петрович, Шустова Евгения Константиновна |
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
Scientists Propose Method for More Efficient Resource Use in Machine Learning
An international group of researchers, including mathematicians from the AI and Digital Science Institute at the HSE Faculty of Computer Science, has provided a theoretical justification for a simple and computationally efficient method of estimating uncertainty in Stochastic Gradient Descent (SGD). The paper has been published on the scientific preprint server arXiv.org and presented at AISTATS 2026.
Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов
Международная группа исследователей, в которой участвовали математики из Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, теоретически обосновала простой и вычислительно легкий метод оценки неопределенности для стохастического градиентного спуска (SGD). Работа опубликована на сервере научных препринтов arXiv.org и была представлена на AISTATS 2026.
«Наука — это смесь работы, общения и приключений»
Марина Шешукова предпочла музыкальной карьере исследования в области математической статистики и теории вероятностей. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о марковских цепях, многоруких бандитах и о своей собаке, названной в честь математика Камиля Жордана.
Прошла летняя школа «Обучение, понимание и оптимизация в моделях искусственного интеллекта»
20-26 июня в Кочубей-центре ВШЭ прошла летняя школа «Обучение, понимание и оптимизация в моделях искусственного интеллекта»
Вручение стипендии имени Ильи Сегаловича 2022
15 апреля состоялось вручение стипендии имени Ильи Сегаловича. Лауреатов поздравили декан ФКН Иван Аржанцев, руководитель университетских проектов Академии Яндекса Юрий Щепетков и руководитель Школы анализа данных в Москве Станислав Федотов.