Революция в машинном обучении: как российские ученые переосмыслили нейросети
Новый подход к обработке симметричных данных На Международной конференции по машинному обучению ICML 2025 в Ванкувере российские исследователи представили прорывную разработку — архитектуру GLGENN, способную кардинально изменить подход к анализу данных в науке и технике. Это не просто очередное улучшение существующих моделей, а принципиально новый взгляд на проблему обработки симметричных данных, который может найти применение от молекулярного моделирования до робототехники. Современные эквивариантные нейросети, безусловно, совершили революцию в обработке данных с инвариантными свойствами...
1 год назад
В НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции
Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах. Исследование проводилось на примере субъектов Приволжья. Результаты опубликованы в журнале HSE Economic Journal. Для экономики...