name: Модели, методы и алгоритмы предиктивной аналитики на многообразиях данных
keyword_list: предиктивное моделирование моделирование многообразий снижение размерности генеративные модели
abstract: Задачи предиктивного моделирования требуют обработки многомерных данных, и из-за "проклятия размерности" использование многих методов для их решения затруднено. В приложениях реальные данные зачастую занимают лишь малую часть пространства наблюдений, внутренняя размерность которого существенно ниже размерности самого пространства. Популярной моделью для таких данных является модель многообразия, в соответствии с которой данные лежат на неизвестном низкоразмерном многообразии, встроенном в окружающее высокоразмерное пространство. Задачи предиктивного моделирования, изучаемые в рамках этого предположения, называются задачами оценки многообразий, общей целью которых является обнаружение низкоразмерной структуры многомерных данных по заданной выборке точек. Если точки выборки порождаются в соответствии с неизвестной вероятностной мерой на многообразии данных, то возникает потребность в моделировании многообразий при решении различных задач предиктивной аналитики.
  Данная диссертационная работа посвящена моделям, методам и алгоритмам предиктивной аналитики на многообразиях данных. В диссертации были разработаны методы и алгоритмы построения предиктивных моделей, которые показали свою эффективность при решении прикладных задач в различных областях науки и инженерии, в том числе:
  - геометрические процедуры снижения размерности и моделирования многообразий, используемые при построении предиктивных моделей и учитывающие специфику задач предметной области, были применены для анализа и оптимизации аэродинамических характеристик профилей крыла пассажирского самолета, генерации изображений с одновременным встраиванием в них сложно обнаруживаемых сообщений, обработки данных медицинского сканирования и планирования нейрохирургических операций, для диагностики различных типов нейродегенеративных заболеваний, и др.;
  - стохастические методы и процедуры построения предиктивных моделей были использованы для восстановления пропусков в многомерных массивах данных, моделирования и оптимизации конкретных процессов разработки нефтегазовых месторождений, моделирования прочности композитных конструкций и оптимизации их веса, моделирования и оптимизации аэродинамических свойств изделий авиационной промышленности, оптимизации геометрии магнита в ускорителе частиц, классификации заболеваний в биомедицинских приложениях, и др.;
  - модели многомерных временных рядов, методы и процедуры обнаружения аномалий и разладок и прогнозирования появления редких событий (дефектов) по результатам анализа потоков разнородных данных были использованы для прогнозирования спроса на определенные типы продукции, ускорения моделирования многофазных потоков в нефтегазовой индустрии, обработки сигналов телеметрии с бурового оборудования и обнаружения разладки в целях определения смены типа породы на долоте при бурении, прогнозирования поломок различных узлов пассажирского самолета, мониторинга нагруженных программных систем, обработки данных с датчиков погодных станций и мониторинга дорожной ситуации, и др.
  Таким образом, полученные в диссертации новые модели, методы и алгоритмы и созданный на их основе программно-алгоритмический инструментарий для сквозного решения задач предиктивной аналитики были успешно использованы в сложных научно-инженерных проектах, и могут быть в дальнейшем применены для решения задач предиктивной аналитики широкого профиля.
chairman_dissertation_council.name: Андрей
chairman_dissertation_council.surname: Райгородский
chairman_dissertation_council.patronymic: Михайлович
chairman_dissertation_council.position: главный научный сотрудник-заведующий лабораторией
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-5095-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603605028
chairman_dissertation_council.rinc_id: 14675
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0001-8614-9612
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Виталий
organization_supervisor.surname: Баган
organization_supervisor.patronymic: Анатольевич
organization_supervisor.position: Проректор по научной работе
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
rubrics.code: 28.17.19
rubrics.name: Математическое моделирование
rubrics.code: 27.43.51
rubrics.name: Применение теоретико-вероятностных и статистических методов
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
oecds.code: 01.01.PN
oecds.name: MATHEMATICS, APPLIED
speciality_codes.name: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
speciality_codes.code: 05.13.18
protection_organization.short_name: МФТИ, ФИЗТЕХ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ЛИВАНОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: СКОЛКОВСКИЙ ИНСТИТУТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ
author_organization.name: АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "СКОЛКОВСКИЙ ИНСТИТУТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ"
author_organization.ogrn: 1115000005922
author_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
author_organization.supervisor_surname: КУЛЕШОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ПЕТРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
author_organization.okopf: Автономные некоммерческие организации