Семинары научно-учебной группы «Машинное обучение и социальный компьютинг»
| Тема семинара | Основные вопросы | Дата | Докладчики/Ведущие |
Материалы и описание |
| Принятие решений в условиях неопределенности | - как и чем руководствуются люди, принимая решение - что такое ограниченная рациональность (bounded rationality) - зачем нужны методы iML и xAI | 22.02 | Мусабиров И.Л. Суворова А.В. | |
| Байесовские сети: введение | - что такое байесовские сети доверия - как построить сеть на основе данных - где используются байесовкие сети - чем полезны байесовские сети в симуляциях | 11.04 | Суворова А.В. Сироткин А.В. | |
| Research Poster Webinar | - как сделать постер понятным и информативным; - как понятно и интересно рассказать о своем исследовании; - как представить предварительные результаты неоконченного исследования | 16.04 | Булыгин Д.И. Кузнецова А.Д. | |
| iML: Интерпретируемое машинное обучение | - что такое машинное обучение - как улучшить точность моделей - почему высокая точность -- это не всегда хорошо - как понять, на основе чего модель делает предсказание - методы iML: важность признаков, ICE графики, LIME и SHAP - инструментарий интерпретируемого машинного обучения | 25.04 | Суворова А.В. | |
| Прототипирование методов визуализации библиографических сетей | - как найти статьи для обзора - как понять, что вы не упускаете важную работу - какие практики цитирования применяются в хороших научных работах - инструменты для построения сетей цитирования: VosViewer - потенциальные дополнения к VosViewer | 16.05 | Кузнецова А.Д. | |
| Conjoint analysis: выявление предпочтений пользователей | - как узнать, что предпочитают пользователи, не задавая прямых вопросов - почему прямые вопросы не всегда помогают - дизайн эксперимента с применением конджоинт-анализа - как анализировать полученные данные - пример исследования для разработки инструментария iML | 23.05 | Суворова А.В. Смирнова А.В. Мусабиров И.Л. | |
| Байесовские сети в исследовании сообществ: кейс GitHub | - особенности данных платформ GitHub и StackOverflow - результаты | 20.06 | Захарова В.В. Попов А.Д. | |
| iML + HCI: особенности использования инструментов iML | - ограничения методов iML - ошибки интерпретации - обсуждение статей CHI 2020 про взаимодействие пользователей с инструментами iML | 12.09 | Суворова А.В. Смирнова А.В. | |
| Анализ "цифровых следов" в образовании | - что можно узнать из цифровых следов - подходы к частичной интерпретации моделей (в частности, conditional variable importance) на примере изучения взаимосвязи между академической успеваемостью и стратегиями саморегуляции | 26.09 | Ярыгина О.Г. Мусабиров И.Л. | |
| Практики оценивания товаров на виртуальных площадках | - как меняются практики оценивания товаров на виртуальных площадках по сравнению с традиционными - какими методами можно достаточно быстро анализировать больших объемы данных платформ - как расширить возможности исследований в социальных науках за счет машинного обучения и iML | 10.10 | Булыгин Д.И. | |
| Анализ паттернов и контр-примеров в событийной аналитике социальных медиа | обсуждение препринта про анализ коммуникации в чатах трансляций чемпионата по Dota 2: - особенности оценивания однородности обсуждения - влияние отдельных событий на обсуждения в чатах | 7.11 | Булыгин Д.И. Меньшикова А. Марченко Е.Ю. | |
| iML в маркетинге | обсуждение препринта: - используется ли машинное обучение в маркетинге: задачи, проблемы - потенциальные области применения iML | 20.11 | Захарова В.В. Попов А.Д. Суворова А.В. | |
| tidymodels: построение моделей машинного обучения в R | - экосистема tidymodels для построения моделей машинного обучения в R - отличие tidymodels от caret | 28.11 | Попов А.Д. |
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.