Группа занимается применением современных state-of-the-art методов машинного обучения и анализа данных к различным задачам во всевозможных областях.
Текущие проекты группы включают:
- Алгоритм дешифровки сигнала сиквенирования, основанного на нанопорах, с помощью методов глубинного обучения
- Создание и оптимизация моделей внутриклеточных механизмов
- Создание интеллектуального помощника юриста
- Применение методов машинного обучения для оптимизации написания программного кода
- и другие...
Новости
- Вариационная нижняя оценка: EM алгоритм и Вариационный автоэнкодер
- Возможна ли генерация без обучения?
- Супер-сходимость при обучении нейронных сетей
Публикации
-
A comparative evaluation of machine learning methods for robot navigation through human crowdsICMLA,
-
Rainbow World ModelsAIIDE-18 Workshop: Learning to Play,
-
Learning to Run with Potential-Based Reward Shaping and Demonstrations from Video DataICARCV,
-
Continuous Gesture Recognition from sEMG Sensor Data with Recurrent Neural Networks and Adversarial Domain AdaptationICARCV,
- ASE Workshops,
- Workshop on Adaptive and Learning Agents (ALA) at ICML-AAMAS,
- CVPR Workshop,
- AAAI Workshop on Natural Language Processing for Software Engineering,
- Sixteenth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA),
Алексей Шпильман
Aleksandra Malysheva
Рауф Курбанов