name: Методы машинного обучения для контроля качества данных в научных экспериментах
keyword_list: компьютерные симуляции научных экспериментов, генерация данных, детектирование аномалий, контроль качества данных, методы машинного обучения, ручная разметка, состязательные дивергенции
abstract: Объект исследования: Системы контроля качества данных в научных экспериментах.Цель работы: Разработка алгоритмов машинного обучения для систем контроля качества данных.Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: Методы статистики; методы функционального анализа; методы машинного обучения; методы программной инженирии.Достигнутые результаты: 1. Предложено новое семейство методов детектирования аномалий, а именно алгоритмы OPE и EOPE классификации, способные учитывать известные примеры аномалий, таким образом охватывая весь спектр проблем между одноклассовыми и двухклассовыми задачами классификации; доказаны основные свойства этих методов; продемонстрировано качество на многих эталонных задачах, в том числе из физики частиц.2. Предложен новый метод для определения каналов, затронутых аномалией, который не требует дополнительных меток для обучения; доказаны основные свойства метода; предложенный алгоритм протестирован на данных, собранных экспериментом CERN CMS.3. Протестирован алгоритм, основанный на активном обучении, для данных, собранных детектором эксперимента CERN CMS; продемонстрировал преимущества подхода в условиях ККД;4. Предложено новое семейство дивергенций, а именно адаптивные дивергенции, которые позволяют значительно ускорить тонкую настройку компьютерных симуляций; доказаны основные свойства адаптивных дивергенций; оценено качество на реалистичных задачах тонкой настройки.Новизна: В работе предлагаются: новое семейство алгоритмов детектирования аномалий, способные решать широкий спектр задач; метод определения каналов, затронутых аномалиями, не требующий дополнительной разметки; новое семейство статистических дивергенций, а также семейство быстрых алгоритмов тонкой настройки, основанное на предложенных дивергенциях.Внедрение: Результаты работы применяются в прикладных проектах научно-учебной лаборатории.Эффективность: В данной работе предложены эффективные алгоритмы для рассматриваемых задач: проведенные эксперименты показывают, что предложенные алгоритмы достигают качества либо сравнимого с известными алгоритмами, либо лучше.Область применения: Системы контроля качества данных в научных экспериментах; системы контроля качества данных в общем.
chairman_dissertation_council.surname: Верещагин Н. К.
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.surname: Радаев В.В.
organization_supervisor.position: первый проректор
organization_supervisor.degree: Доктор экономических наук
rubrics.code: 27.43.51
rubrics.name: Применение теоретико-вероятностных и статистических методов
rubrics.code: 29.03.45
rubrics.name: Обработка данных физического эксперимента
rubrics.code: 27.47.23
rubrics.name: Математические проблемы искусственного интеллекта
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
speciality_codes.code: 05.13.11
supervisors.fio: Устюжанин А.Е.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: нет
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: нет
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; Национальный исследовательский университет ВШЭ; Высшая школа экономики; НИУ ВШЭ; ВШЭ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; Национальный исследовательский университет ВШЭ; Высшая школа экономики; НИУ ВШЭ; ВШЭ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения