Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии
и машинное обучение
и машинное обучение
Гусев Антон Сергеевич
Методист Центра педагогического мастерства (Москва), директор департамента разработки образовательной среды Образовательного Фонда «Талант и успех», тренер сборной Москвы на Всероссийской олимпиаде школьников по математике.
Заведующий лабораторией продвинутой комбинаторики и сетевых приложений, заведующий лабораторией прикладных исследований МФТИ — Сбербанк, заведующий кафедрой дискретной математики ФИВТ, руководитель исследовательской группы в Яндексе, директор школы ПМИ МФТИ, лауреат Премии Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых ученых (2011), активный популяризатор науки, федеральный профессор, профессор МГУ, профессор математики МФТИ, доктор физико-математических наук.
Райгородский Андрей Михайлович
Руководители направления
Проекты участников
Проект направлен на разработку приложения для автоматизации контроля качества сейсморазведочных данных
Проблема, которую будет решать проект, — есть стратегическая цель по наращиванию метрики SF (DAU/MAU) и виральность продуктов экосистемы Тинькофф
Проработка вопросов разбиения потока текстовой информации на тематики с помощью инструментов машинного обучения для целей последующей аналитики и разметки
Рассмотрение математической постановки такой задачи в форме задачи оптимального управления, которая может также быть представлена и в форме задачи оптимизации
В данном проекте предлагается разобраться в математике, стоящей за процедурой «обрезания» стохастических градиентов
Разработка характеристик курса, которые показывают, насколько конкретный курс является трудным для учеников и в чём заключается возможная причина возникающих трудностей
Создание алгоритма для цифровой реконструкции поврежденных предметов
Создание инновационной системы, которая поможет реагировать на поведение человека в банках и# у банкоматов, чтобы предупреждать самих граждан и сотрудников банка о риске мошенничества
Работа над частью мобильного приложения, которое на основе машинного обучения (ML) анализирует в качестве входных данных комплекс показателей в лабораторных анализах человека