«На курсе можно узнать про базовые подходы, на которых основывается современное машинное обучение и математический аппарат»

Одним из победителей конкурса на получение грантов для авторов курсов и факультативов стал старший научный сотрудник кафедры математики Физического факультета МГУ Дмитрий Чурбанов. Молодой ученый прочтет свой обновленный имеющийся курс «Статистическая регуляризация и перспективные методы машинного обучения» в весеннем семестре.

Уже третий год подряд с 2023 год Дмитрий Чурбанов читает спецкурс по выбору «Статистическая регуляризация и перспективные методы машинного обучения». Фонд «Интеллект» выплачивает индивидуальный грант победителям конкурса в размере 330 тысяч рублей на обновление и апробацию ранее разработанного семестрового курса.

Мы пообщались с Дмитрием о его курсе, любимых книгах и мечтах.

– О чем ваш курс «Статистическая регуляризация и перспективные методы машинного обучения»?

– В курсе можно узнать про базовые подходы, на которых основывается современное машинное обучение и математический аппарат, необходимый для понимания данных подходов, также рассматриваются базовые понятия теории регуляризации обратных задач и их связь с машинным обучением.

– Что на ваш взгляд самое важное в нем?

– Курс подчеркивает взаимосвязь двух областей: теории регуляризации машинного обучения, подходы одной из данных областей могут быть полезными в другой, взаимосвязь данных областей становится все более заметной и с каждым годом будет только усиливаться.

– Как вы стали ученым? Почему стали заниматься наукой?

– Многое передалось от родителей, они закончили МГУ. Возможность открывать что-то новое и искать нестандартные решения всегда привлекало.

– Что вы исследуете? Ваша первая серьезная задача?

Занимался обратными задачами спектроскопии для атмосферных спектрометров. В нашей группе были проведены непростые, в чем-то уникальные эксперименты и расчеты по восстановлению профиля ветра по спектральным данным.

– Чем бы вы занимались, если бы не стали ученым?

– Чем-то в технических областях.

– Ваше любимое место в Москве?

– Парк Сокольники.

– Что читаете, что любите смотреть?

– Из литературы: Достоевского, Тургенева, Чехова, Пришвина, путешественников: Владимира Арсеньева, Тура Хейердала, Федора Конюхова)

– Дайте совет начинающему ученому.

– Расширять кругозор и также важно поднимать общий культурный уровень, стоит отметить, что интуицию для различных открытий можно получить на стыке различных дисциплин.

– О чем мечтаете?

– Чтобы было больше взаимопомощи.