среда, 12 сентября 2012 г.

Data Mining в Высшей Школе Экономики / лекция Карла Ли


11 сентября 2012 года на Кафедре "Управления и экономики здравоохранения" факультета ГМУ ВШЭ на улице Мясницкой в Москве прошла лекция профессора кафедры математики Центрального Мичиганского Университета Карла Ли "Разведочный анализ данных (Data Mining) в социальных науках и медицине".
Карл Ли профессор статистики кафедры математики CMU. Он является директором Высшей сертификационной программы в интеллектуальном анализе данных (Data Mining). Принимал активное участие с приложенным интеллектуального анализа данных в проектах Centre of Applied Research & Technology, Central Michigan University Research Corporation и Institute of Health & Business Insight и для различных компаний, включая Dow Chemical, Dow Corning, Ely Lily, International Papers и многих других. Он является членом Американской статистической ассоциации, избран членом Международного статистического института, и Dow Chemical сертифицированн Six Sigma Black Belt. Является лауреатом многих наград. Последние научные интересы профессора Карла Ли находятся в статистическе распределений и статистических приложениях, интеллектуальном анализе данных (Data Mining) и статистическом образовании.
Краткое содержание лекции.
Интеллектуальный анализ данных и математическая аналитика - это процесс использования статистических методов и вычислительных алгоритмов для анализа больших объемов данных, которые могут быть перекрестными, временными и пространственными. Данные методы примененяются к широкому спектру дисциплин, в том числе для моделирования процессов общественного здоровья и в фармакологической индустрии. В докладе был представлен краткий обзор стратегии интеллектуального анализа данных, обсуждались примеры использования передовых методов интеллектуального анализа данных. Например прибыльность бизнес-модели и лояльность клиентов в большой химической промышленности. Карл Ли рассказал про измененные методологии построения искусственных нейронных сетей, а именно, структурированные нейронные сети, которые разработаны и применяется для оценки прибыльности бизнес-модели и лояльности клиентов. Метод имитирующий лояльность и прибыльность широко используется в промышленности. В ходе лекции были освещены сильные и слабые стороны методологии интеллектуального анализа данных.

Презентацию, представленную на лекции, можно получить, обратившись по адресу ssoshnikov(a)fulbrightmail.org

Комментариев нет:

Отправить комментарий