Тема «машинное обучение»

В рамках конференции Fall into ML в ВШЭ прошла дискуссия «Академия в кризисе: что готовит будущее». Ее участники обсудили, почему растет количество научных публикаций, каково качество этих работ, чего требовать от ученых и какова рольискусственного интеллекта в подготовке статей.

24–25 октября в Центре культур НИУ ВШЭ Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук организует четвертую ежегодную конференцию Fall into ML 2025. Мероприятие традиционно поддерживает генеральный партнер — Сбербанк. В фокусе — прорывные исследования и будущее фундаментального ИИ.

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.

Факультет компьютерных наук ВШЭ совместно с российской ИТ-компанией «Авито» объявляет о запуске новой магистерской программы по машинному обучению (ML) в цифровом продукте. Программа направлена на подготовку специалистов, которые смогут применять передовые технологии машинного обучения для решения реальных бизнес-задач и создания продуктов, используемых миллионами пользователей. Всего пройти обучение в первой волне смогут 35 человек, обучение 30 из них целиком профинансирует «Авито».

Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.

25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.

Студент первого курса магистерской программы «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте» Константин Балцат с командой единомышленников разработали систему прогнозирования отказов жестких дисков на основе машинного обучения. С этим проектом они второй год подряд входят в число лучших на хакатоне «Цифровой прорыв». «Вышка.Главное» побеседовала с Константином о разработках инноваций и учебе в университете.

В конце сентября онлайн-кампус НИУ ВШЭ и ПСБ организовали хакатон для студентов, которые увлекаются анализом данных, визуализацией и машинным обучением, а также студентов креативных индустрий. На хакатон зарегистрировалось 620 человек, приняло участие 428 человек из разных регионов РФ. За первое место боролись студенты лучших российских университетов, а также учащиеся из других государств. Победителями турнира стала команда из Вышки.