Институт естественных, математических и технических наук уже начал праздновать День математика, который в нашей стране отмечают 1 декабря.
30 октября состоялась лекция Андрея Дмитриевича Кузнецова «Машинное обучение: от введения до алгоритма категоризации товаров по их названию и атрибутам».
Андрей Дмитриевич Кузнецов – студент ВШЭ, победитель и призёр ML-контестов (ML – машинное обучение) на различных площадках. У лектора 15 призовых мест на профессиональных и студенческих соревнованиях плюс несколько дипломов, полученных ещё вовремя учёбы в лицее № 44 г. Липецка. Андрей Дмитриевич – участник подготовки школьной сборной России к Всемирной олимпиаде по искусственному интеллекту в Китае 2025 года.
На счету докладчика первые и призовые места на таких соревнованиях, как Data Fusion Contest (2022, 2024, 2025), хакатон «Цифровой прорыв» (2024), национальная технологическая олимпиада (трек «Большие данные и машинное обучение»), проект «Академия искусственного интеллекта для школьников» (профиль «Искусственный интеллект») Благотворительного фонда Сбербанка «Вклад в будущее», Олимпиада Кружкового движения НТИ в направлении «Искусственный интеллект» (2020).
В своём выступлении перед студентами IT-направлений и преподавателями Института естественных, математических и технических наук Андрей Дмитриевич коснулся некоторых базовых элементов машинного обучения, необходимых для обучения моделей и разработки систем искусственного интеллекта. Большое внимание было уделено математическим основам указанного научного направления: элементам дифференциального исчисления, дискретной математики, линейной алгебры. Также анализировались отдельные программные библиотеки, интернет-ресурсы, применяемые для решения задач машинного обучения.
Был выполнен разбор решения задачи Label Craft за которую Андрей Дмитриевич получил диплом призёра на Data Fusion Contest 2025. В процессе решения рассматриваемой задачи выполнялось построение алгоритма категоризации товаров по их названию и атрибутам. В процессе построения алгоритма осуществлялось удаление дубликатов, добавление дополнительной разметки, формирование альтернативных названий из атрибутов, дополнительное обучение модели для предсказания близости категорий и товаров на основе скалярного произведения их эмбеддингов, предсказание для неразмеченных примеров и другие элементы поиска эффективного алгоритма.
Для современного развития компьютерных технологий характерно, что ученики идут намного дальше учителей – в тот день лектору ассистировал доцент кафедры информатики, информационных технологий и защиты информации Воробьев Григорий Алексеевич. Докладу предшествовало вводное слово директора Института естественных, математических и технических наук Фроловой Елены Валерьевны.
Несмотря на значительную сложность, как математическую, так и компьютерную, предложенный материал вызвал большой интерес слушателей.
05.11.2025
