Исследовательская группа

Группа прикладного машинного обучения

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...

Публикации

  • T. Bryskin, A. Shpilman, D. Kudenko
    Automated refactoring of object-oriented code using clustering ensembles
    AAAI Workshop on Natural Language Processing for Software Engineering,
  • A. Malysheva, A. Shpilman, and D. Kudenko
    Learning to Run with Reward Shaping from Video Data
    Workshop on Adaptive and Learning Agents (ALA) at ICML-AAMAS,
  • A. Shpilman, D. Boikiy, M. Plyakova, D. Kudenko, A. Burakov, E. Nadezhdina
    Sixteenth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA),