Специальность ВАК:
05.13.17 (теоретические основы информатики)
Дата рождения:
1.04.1971
Телефон: +7 (499) 135 41 63
E-mail: Сайт: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Участник:Vokov Ключевые слова: алгебраический подход к проблеме распознавания,
теория Вапника-Червоненкиса,
оценки обобщающей способности,
коллаборативная фильтрация,
анализ клиентских сред.
Коды УДК: 519.714, 519.712.63 Коды MSC: 68T10, 93E35
Основные темы научной работы:
Комбинаторная теория надёжности эмпирических предсказаний и обучения по прецедентам.
Слабая вероятностная аксиоматика.
Оценки обобщающей способности и методы устранения переобучения.
Композиции алгоритмов распознавания.
Метрические алгоритмы распознавания.
Коллаборативная фильтрация и анализ клиентских сред.
Решение практических задач анализа данных в различных прикладных областях.
Поддержка вики-ресурса http://www.MachineLearning.ru.
Основные публикации:
Рудаков К. В., Воронцов К. В., “О методах оптимизации и монотонной коррекции в алгебраическом подходе к проблеме распознавания”, Докл. РАН, 367:3 (1999), 314–317; http://www.ccas.ru/frc/papers/rudvoron99dan.pdf
Воронцов К. В., “Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов”, Математические вопросы кибернетики, 13, ред. О. Б. Лупанов, Физматлит, М., 2004, 5–36; http://www.ccas.ru/frc/papers/voron04mpc.pdf
Воронцов К. В., Каневский Д. Ю., “Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций”, Таврический вестник информатики и математики, 2005, № 2, 51–66; http://www.ccas.ru/frc/papers/voron05twim.pdf
; http://www.ccas.ru/frc/papers/rudvoron99dan.pdf 
ИСТИНА
