Механико-математический факультет МГУ
Магистратура по направлению "Искусственный интеллект" 2022-23
Весенний семестр

Семинары

>
N Фамилия И.О. Метод наименьших
квадратов
Градиентный спуск Стохастический
градиентный спуск
Метод опорных
векторов
Классификация цифр Регрессия MAE
1 Купцов Тимур Least squares Grad. descent Stochastic GD Digits classification (SVM) Best PCA for digits classification Huber + MAE regression
2 Владимир Русаков Least Squares;
Nagel point
Accelerated grad. descent Стохаст. спуск Huber, MAE SVM, besk kernek
PCA - accuracy
clustering K-Means, DBSCAN
3 Екатерина Самородова Least Squares Grad. descent acceleration Stochastic grad. descent digits classification (best kernel params) digits classification, best PCA number ±MAE

clustering K-Means, DBSCAN
4 Смерчанский Павел Сергеевич Least Squares Accelerated grad. descent Stochastic grad desent (MSE) Digits classification with SMV:
the best kernel parameters
Best PCA for digits classification MSE, Huber, MAE regression
5 Хазиев Георгий Андреевич least squares accelerated grad. descent St.grad.descent Kernel SVM digit classification;Kernel SVM digit classification, best PCA MSE+Huber+MAE regression
6 Михалочкин Сергей Владимирович Least Squares Accelerated grad. descent   Digit classification with SVM
the best kernel parameters
Digits classification:
best number of principal components
MSE, Huber, MAE linear regression

Clustering: K-Means, DBSCAN
7 Шарков Кирилл Александрович Least squares Accelerated grad.descent Stochastic gradient descent Kernel SVM, best params Huber, MAE regression best PCA for digits
8 Железняков Тимофей Михайлович            
9 Галиаскарова Ольга Дмитриевна Least Squares Grad. Descent Accelerated   digits classification with SVM:
the best kernel
Best PCA for digits classification Liner Regr. MSE, Huber, MAE
10 Сыропятов Иван Евгеньевич          
11 Еременко Георгий