Направления исследований и интересы лаборатории

  • Машинное обучение
    — исследование методов дискриминантного анализа данных
    — исследование и разработка методов отбора и формирования признаков для классификации
    — исследование методов обучения без учителя и частичного обучения
    — исследование методов глубокого обучения

  • Нейроинформатика
    — теория нейронных сетей
    — применение нейронных сетей для решения прикладных задач обработки данных
    — исследование методов построения глубоких нейронных сетей и переноса знаний

  • Обработка изображений
    — распознавание машинописного текста
    — сегментный анализ изображений
    — разработка методов выделения объектов на изображении
    — методы треккинга объектов в видеоданных

  • Анализ сигналов
    — разработка методов классификации многомерных временных рядов
    — разработка и исследование методов сегментного анализа пространственно-распределенных временных рядов
    — исследование методов спектрального, когерентного и каузального анализа временных рядов
    — разработка методов моделирования временных рядов

  • Исследование методов стохастической глобальной оптимизации, инспирированных природой
    — эволюционное программирование
    — генетические алгоритмы
    — роевые методы
    — применение методов стохастической глобальной оптимизации в машинном обучении

  • Разработка обучающих систем
    — разработка лабораторных комплексов по курсам "Теория вероятностей", "Математическая статистика", "Теория нейронных сетей"
    — разработка веб-ориентированных и индивидуализированных обучающих систем