• 27.05.2019
• Татьяна Крикункова

Быстрое приближённое решение быстро приблизило к победе

С 21 по 24 мая на базе Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева проходила V Международная конференции «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2019).

ТулГУ на конференции представляли студенты кафедры «Информационная безопасность» — магистрант первого года обучения Александра Макарова и четверокурсник Михаил Курбаков. Сопровождала наших участников ассистент этой же кафедры Инесса Александровна Грачёва.

Рабочими языками конференции были русский и английский. Доклады авторы представляли как в устной форме, так и в форме постеров.

Студенты ТулГУ делали устные доклады. Михаил предложил вниманию участников работу на тему оптимизации загрузки данных при решении двухклассовой задачи SVM методом усреднения решающих правил в условиях большои обучающей совокупности.

Александра подготовила два доклада: «Применение новой метрики, основанной на парном выравнивании биомолекулярных последовательностей, для распознавания вирусов герпеса» и «Быстрое приближённое решение двухклассовой задачи SVM для больших обучающих совокупностей».

Все три работы были выполнены под научным руководством кандидата технических наук, доцента кафедры «Информационная безопасность» Валентины Вячеславовны Сулимовой.

Одновременно с конференцией работала Молодёжная школа, в рамках которой проводился конкурс студенческих работ по нескольким номинациям: «Лучший постерный доклад», «Лучший доклад (по версии оргкомитета конференции)», «Специальный приз» (лучший доклад, по мнению представителей компании Huawei).

Работа Александры Макаровой «Быстрое приближённое решение двухклассовой задачи SVM для больших обучающих совокупностей» получила приз компании Huawei — партнёра конференции.

— Докладами работа конференции не ограничивалась. Компания «NVIDIA Deep Learning Institute (DLI)» провела мастер-класс о методах глубокого обучения для ряда задач компьютерного зрения, корпорации Intel — об эффективном использовании облачной инфраструктуры для высокопроизводительных вычислений и машинного обучения, а Самарский университет — о возможностях библиотеки/приложения Vowpal Wabbit для работы с линейными моделями. Такие модели часто возникают в задачах обработки сверхбольших данных, — рассказала Инесса Александровна. — Кроме того, организаторы подготовили для нас насыщенную культурную программу. Мы совершили обзорную экскурсию по городу, посетили бункер Сталина и планетарий. Так что из Самары мы привезли не только награду, но и массу положительных впечатлений!