Компьютерные симуляции и машинное обучение/Computer simulations and machine learning

Видится большой потенциал в совместном использовании методов машинного обучения и имитационного моделирования. Это может быть и схема “имитационное моделирование для машинного обучения“: для генерации синтетических обучающих выборок (когда реальные данные получить сложно, дорого, либо невозможно), для имитации среды “окружающей“ машинно-обученную статистическую модель (в том числе для оценки качества обучения модели), для имитации среды “окружающей“ модель при обучении с подкреплением. Это может быть, наоборот, и схема “машинное обучение для имитационного моделирования“ - машинно-обученные статистические модели как часть системы имитационного моделирования (интеллектуальные агенты). Возможна и некая гибридная комплексная модель. На круглом столе произошли обмен идеями и обсуждение перечисленных, а также других возможных схем и способов совместного использования машинного обучения и имитационного моделирования. Рук. Щирый Андрей Олегович, канд. техн. наук, Научный сотрудник Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики ФКН НИУ ВШЭ There is great potential in the joint use of machine learning and simulation methods. It can also be a “simulation modeling for machine learning“ scheme: for generating synthetic training samples (when it is difficult, expensive, or impossible to obtain real data), for simulating the environment “surrounding“ a machine-trained statistical model (including for evaluating the quality of model training), for simulating the environment “surrounding“ the model during reinforcement learning. This may be the “machine learning for simulation“ scheme - machine-trained statistical models as part of the simulation modeling system (intelligent agents). Some kind of hybrid complex model is also possible. At the round table there was an exchange of ideas and discussion of the listed, as well as other possible schemes and methods for the joint use of machine learning and simulation. Head Andrey Schiriy, PhD, researcher at NIIDAR and HSE. 00:00:00 Старт/дисклеймер 00:00:05 Заставка 00:00:42 Старт работы секции 00:00:54 Доклад “Организация комплексного имитационного моделирования для проведения испытаний радиолокационных станций загоризонтного обнаружения“ - Щирый Андрей Олегович, канд.техн. наук, старший научный сотрудник, НИИДАР, НИУ ВШЭ 00:40:22 Доклад “Ускорение моделирование литья под давлением с помощью графовых нейронных сетей“ - Мисютин Роман Владимирович, выпускник НИУ ВШЭ, Макаров Илья Андреевич (Ilya Makarov), Ph.D., старший преподаватель НИУ ВШЭ 00:57:56 Доклад “Transformers for everything - опыт использования нейронных сетей с архитектурой “трансформер“ в SEO, юридической отрасли, футбольной индустрии и научной деятельности“ - Мазалов Александр Юрьевич, сооснователь и python-разработчик в ООО “Махина Альба“ 01:24:06 Доклад “Платформа для проведения виртуальных экспериментов на основе гипотез“ - Ковалев Дмитрий Юрьевич, научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление“ РАН Международный научный форум FIT-M 2021 официальный сайт - страница Facebook - группа в Телеграм - страница в LinkedIn - группа ВК - страница Instagram - ======================================= Поддержи канал: @xlebanet ======================================= Подписывайтесь на нас в соцсетях и блогах: → → → → → → @xlebanet