Q:
Расскажите, пожалуйста, про область Ваших исследований.
A:
Интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, распознавание образов, кластерный анализ и их приложения.
Q:
Расскажите, пожалуйста, про важнейшие результаты ваших научных исследований. Какие результаты имеют наибольшее влияние на жизнь и науку?
A:
Методы построения деревьев решений с настраиваемой глубиной, байесовские оценки качества решающих функций, исследования качества кластерных ансамблей, деревья решений "по сходству". Результаты были использованы в генетике, медицине, экономических исследованиях, анализе изображений различной природы и даже при обработке археологических находок.
Q:
Как Вы считаете, что в Ваших исследованиях важно для развития фундаментальной науки, а что для прикладных областей?
A:
Исследование влияния различных факторов, повышающих качество решений (например, степень разнообразия кластерных ансамблей) - это теоретическая задача. Применение разработанных алгоритмов анализа данных в конкретной области ставит целью повысить точность решений, снизить вычислительные затраты, расширить круг решаемых задач.
Q:
Поддерживается ли Ваша научная деятельность грантами? Если нет, то планируется ли участие в грантах в будущем?
A:
Поддерживается грантами РФФИ, РНФ. Наиболее успешные студенты привлекаются для участия в проектах, а также для выполнения научно-исследовательских работ по грантам.
Q:
Сотрудничаете ли Вы с какими-либо крупными компаниями и исследователями Новосибирска, России? С иностранными?
A:
Сотрудничаем с медиками, генетиками, исследователями в области информационных технологий, коммерческими компаниями, в том числе Хуавей.
Q:
Какие у студента перспективы трудоустройства в фундаментальных и в прикладных областях? В каких областях он сможет работать после специализации у Вас?
A:
Практически все студенты успешно трудоустраиваются по полученной специальности. Работают в основном по направлению Data Science. Часть продолжает обучение в аспирантуре. Некоторые студенты в дальнейшем работают и учатся за рубежом.
Q:
Каким образом у Вас ведётся исследовательская деятельность?
Сколько студентов специализируется у Вас?
A:
Обычно за основу берется некоторый уже известный метод решения, который усовершенствуется в плане улучшения его характеристик. Обязательно продемонстрировать на реальных данных, что разработанная модификация в чем-то полезна. Каждый год специализируется 4-5 студентов.
Q:
Какими знаниями касательно области Ваших исследований должен обладать студент, чтобы успешно начать с Вами работать?
A:
Знания в пределах университетских дисциплин, в особенности математической статистики, оптимизации, линейной алгебры, программирования. Приветствуется самостоятельное изучение некоторых разделов машинного обучения (например, глубоких нейронных сетей) или обучение на соответствующих интернет-курсах. Необходимо хорошее знание английского языка.
Q:
На какие тематики Вы собираетесь вести работу со студентами?
A:
Все выше перечисленные, а также новые тематики, связанные, например, с применением машинного обучения в различных областях математического моделирования; разработка алгоритмов анализа медицинских томографических изображений с использованием нейронных сетей.
Q:
Формальные требования к студентам, которые планируют специализироваться у Вас? Спецкурсы, отметки по конкретным предметам, средний балл?
A:
Приветствуется высокий средний балл.
