Участник:Mapishev

Материал из MachineLearning.

Версия 20:08, 18 февраля 2020

Мурат Апишев

Аспирант кафедры Математических методов прогнозирования ВМК МГУ.

Научный руководитель: Воронцов Константин Вячеславович

SCOPUS ID = 57022229800

WoS ResearcherID = R-9415-2016

Мне можно написать письмо.

Коммерческая деятельность

- Ведущий специалист по анализу данных в компании Digital Decisions (с 2019)

- Разработчик-аналитик в группе качества рекомендаций в Яндекс Дзен (2017 - 2019)

- Младший разработчик в группе алгоритмов антиспама в Яндекс.Поиск (2016 - 2017)

Педагогическая деятельность

Учебные курсы

- Преподаватель на кафедре ИС ФУПМ МФТИ [семестровый курс "Практикум по программированию на языке Python"] (c 2019)

- Преподаватель на кафедре ИС ФУПМ МФТИ [семестровый курс "Математические методы анализа текстов"] (c 2018)

- Преподаватель на кафедре ММП факультета ВМК МГУ [курс "Математические методы анализа текстов" (2017, 2018)] (c 2017)

- Семинарист в Школе Анализа Данных компании Яндекс [годовой курс "Машинное обучение"] (2016 - 2019)

- Семинарист на ФКН НИУ ВШЭ [семестровый курс "Анализ неструктурированных данных"] (2017 - 2018)

Разовые учебные мероприятия

- Лекция по теме "Параллельные, распределённые и онлайновые алгоритмы обучения тематических моделей" (с модификациями читалась несколько раз с 2014 по 2019 год в ШАД на курсе "Машинное обучение на больших данных" и в МФТИ на курсе "Машинное обучение и большие данные"). Материалы: слайды, конспект.

- Мини-курс из четырёх лекций по машинному обучению в школе для одарённых детей "Сириус" (читался 14-17 ноября 2019 года в "Сириус", темы: "Введение в ML", "Метрические и линейные модели", "Решающие деревья и их композиции", "Искусственные нейронные сети"). Материалы: слайды первой лекции, слайды третьей лекции.

- Лекция и семинар по теме "Тематическое моделирование: теория, инструменты, приложения" (читалась 25 сентября 2017 в Школе лингвистики НИУ ВШЭ).

- Лекция по теме "BigARTM: описание, API, юзкейсы" (читалась 1 июня 2017 в рамках факультатива программы "Специалист по большим данным" NewProLab).

- Лекция по теме "Стратегии моделирования и регуляризации в BigARTM" (читалась 17 марта 2017 на спецкурсе "Вероятностное тематическое моделирование" в МГУ). Материалы: слайды.

- Мастер-класс по тематическому моделированию (в формате лекции с кейсами, проводился 17 марта 2017 в НИУ ВШЭ). Материалы: слайды видео.

- Семинар для членов научной группы К.В. Воронцова по теме "Методология проведения экспериментов с тематическими моделями с использованием библиотеки BigARTM" (проводился 30 ноября 2015). Материалы: Слайды.

- Семинар для членов научной группы К.В. Воронцова по теме "Использование библиотеки BigARTM из Python" (проводился 16 октября 2015). Материалы: слайды.

- Лекция по теме "Вероятностные тематические модели" (читалась 25 сентября 2015 в МФТИ). Материалы: конспект.

Публичные выступления

Научная деятельность

Область научных интересов: тематическое моделирование, параллельные алгоритмы тематического моделирования, семантические векторные представления текстовых сущностей.

Выступления (вне основных учебных курсов)

Конкурсы, награды

1. Финалист Всероссийской Телевизионной Гуманитарной Олимпиады "Умники и Умницы" (2011).
2. Победитель конкурса индивидуальных исследовательских проектов в рамках Всероссийского Инженерного Конкурса в секции "Информатика и вычислительная техника" (2015).
3. Награды за лучшую публикацию (соавтор) и лучший доклад в секции NLP на международной конференции AIST (2016).
4. Финалист научной премии имени Ильи Сегаловича компании Яндекс (2019).

Научные публикации

1. Воронцов К. В., Потапенко А. А., Фрей А. И., Апишев М. А., Дойков Н. В., Шапулин А. В., Чиркова Н. А. Многокритериальные и многомодальные вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2014): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2014. С. 198–199.
2. Воронцов К. В., Фрей А. И., Апишев М. А., Дойков Н. В., Суворова М. А. Регуляризация тематических моделей в библиотеке с открытым кодом BigARTM // Математические методы распознавания образов: 17-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: Торус, 2015. С. 222–223.
3. Vorontsov K. V., Frei O. I., Apishev M. A., Romov P. A., Dudarenko M. A. BigARTM: Open Source Library for Regularized Multimodal Topic Modeling of Large Collections // AIST’2015, Analysis of Images, Social networks and Texts. Springer International Publishing Switzerland, 2015. Communications in Computer and Information Science (CCIS), pp. 370–384.
4. Апишев М. А. Реализация мультимодальных регуляризованных тематических моделей в библиотеке с открытым кодом BigARTM // Сборник тезисов XXII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2015», секция «Вычислительная математика и кибернетика» - Москва: МАКС Пресс, 2015, с. 91–92.
5. Воронцов К. В., Фрей А. И., Ромов П. А., Янина А. О., Суворова М. А., Апишев М. А. BigARTM: библиотека с открытым кодом для тематического моделирования больших текстовых коллекций // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. XVII Международная конференция DAMDID/RCDL’2015, Обнинск, 13-16 октября 2015. — С.28–36.
6. K. Vorontsov, O. Frei, M. Apishev., P. Romov, M. Suvorova, A. Yanina. BigARTM: Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large Collections // Topic Models: Post-Processing and Applications, CIKM 2015 Workshop, October 19, 2015, Melbourne, Australia. ACM, New York, NY, USA. pp. 29–37.
7. Oleksandr Frei and Murat Apishev. Parallel Non-blocking Deterministic Algorithm for Online Topic Modeling // Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2016. Communications in Computer and Information Science, vol 661. Springer, pp. 132–144.
8. Апишев М. А. Аддитивная регуляризация тематических моделей в задаче анализа этносоциального дискурса // Сборник тезисов XXIII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2016», секция «Вычислительная математика и кибернетика» - Москва: МАКС Пресс, 2016, с. 117–119.
9. Apishev M., Koltcov S., Koltsova O., Nikolenko S., Vorontsov K. Mining Ethnic Content Online with Additively Regularized Topic Models. Computación y Sistemas, Vol. 20, No. 3, 2016, pp. 387–403.
10. Apishev M., Koltcov S., Koltsova O., Nikolenko S., Vorontsov K. Additive Regularization for Topic Modeling in Sociological Studies of User-Generated Texts. Advances in Computational Intelligence, 15th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2016, Cancún, Quintana Roo, Mexico, October 23 to 29, 2016. Proceedings, Part I. Lecture Notes in Artificial Intelligence, Volume 10061, pp. 166–181.
11. Апишев М. А., Кольцов С. Н., Кольцова О. Ю., Николенко С. И., Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей для поиска этничного дискурса в социальных медиа // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2016): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2016. С.170–171.
12. Denis Kochedykov, Murat Apishev, Lev Golitsyn, Konstantin Vorontsov. Fast and Modular Regularized Topic Modelling, Proceedings of the 21st conference of FRUCT association, 2017, pp. 182-193.
13. Жариков И. Н., Апишев М. А., Воронцов К. В. Гиперграфовые многомодальные вероятностные тематические модели транзакционных данных // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2018): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2018. С.148–149.