• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Наука ради результата: как машинное обучение помогает решать реальные задачи

Валерия Левицкая, выпускница программы бакалавриата «Бизнес-информатика», занималась научными исследования в области машинного обучения. Сейчас она работает стажером-исследователем в «Лаборатории теории и практики систем поддержки принятия решений» факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ – Нижний Новгород и готовится к поступлению в магистратуру. О том, как начиналась ее научная деятельность и какие научные открытия хочется совершить, она рассказала службе портала.

Наука ради результата: как машинное обучение помогает решать реальные задачи

© фото Алина Карасева

– Что повиляло на ваш выбор образовательной программы и вуза?

– Сначала у меня не было четкого понимания, куда я хочу поступать. Я только точно решила сдавать ЕГЭ по профильной математике, просто потому, что я люблю математику. Еще я сдавала английский и обществознание, и потом смотрела, какие программы в вузах мне могут подойти, и изучала учебные планы. Я выбрала «Бизнес-информатику» в НИУ ВШЭ – Нижний Новгород, потому что в программе обещали много математики. Майнор я выбрала «Математические структуры». Но эта программа дала попробовать себя в разных сферах, не зацикливаться на чем-то одном. Потому что бизнес-информатик – это человек, который должен разбираться во всем, хотя бы понемногу, чтобы иметь представление о разных системах бизнеса.

– Что было самым ценным в обучении?

– Вся математика, программирование – базовые предметы - здесь преподаются замечательно. Также было важным изучение некоторых предметов из смежных дисциплин, например, эконометрики.  Когда я узнала о такой области знаний, как машинное обучение, очень ею заинтересоалась

Еще ценным было комьюнити вокруг - та среда, в которую я попала. Со стороны одногруппников я всегда встречала открытость и дружелюбие. У нас была очень дружная группа. И вообще, большинство людей, которых я встречала в Вышке, были открыты к общению, открыты к новым проектам, каким-то идеям. Всегда можно было подойти, предложить человеку идею, и он был готов с тобой начать её реализацию. Чувствовался очень большой энтузиазм.

К тому же, я была главой отдела дизайна в студенческом клубе, занималась административной работой. И эта внеучебная деятельность давала возможность знакомиться с новыми людьми, заниматься какими-то проектами, не связанными с учёбой, участвовать в разных мероприятиях. Например, в летних и зимних стартах, когда мы ехали на Щелоковский хутор, проходили квесты –  мы бегали по станциям, отгадывали загадки, пели песни. Было весело.

– Какие навыки вы прокачали в процессе обучения?

– Умение приспосабливаться к ситуации, не паниковать в случае трудностей, умение находить подход к любому человеку. И хотя учиться было сложно, мне помогали мои любознательность и тяга к знаниям. Я вообще считаю, что учиться надо продолжать постоянно.

– С чего началась ваша исследовательская деятельность? Над какими проектами вы работали?

– Началось с того, что я начала писать диплом и решила подтвердить актуальность работы реальным исследованием. Я делала приложение, которое помогает школьным учителям в борьбе со списыванием у школьников. Эту тему мне предложил мой научный руководитель Борис Игоревич Улитин. Суть в том, что приложение генерирует задания по заданным темам и параметрам, на которые невозможно найти ответы. Также в команде с другими ребятами я разрабатываю платформу для чтения книг с рекомендательными системами. И еще одно исследование – «Голосовой интерфейс ассистента абитуриента на основе нейросетевых методов многоязычного речевого мышления» - я проводила с целью создания решения для облегчения процесса поступления в вуз для абитуриентов НИУ ВШЭ и для приемной комиссии. И я планирую заниматься реализацией этого проекта осенью.

Все мои проекты связаны с машинным обучением, они применимы в разных сферах. Вообще, тема мне не принципиальна, хотелось бы просто делать что-то полезное для общества.

– Как вы планируете строить свою карьеру после окончания вуза?

Пока сложно сказать, хочу пойти в магистратуру и заниматься научной деятельностью всерьёз, а также заниматься проектами, способными помочь людям в решении различного рода проблем и неудобств.

В целом, в перспективе я себя вижу учёным, который занимается машинным обучением. Во-первых, потому что эта сфера сейчас очень развивается, а во-вторых, потому что это дисциплина, в которой находят своё применение очень разные области: программирование, математика, оптимизация, и на стыке этих областей можно делать реально крутые вещи.

Например, у Сбера есть направление Сбер.Медицина, где уже сейчас есть клиники, в которых делаются инвазивные операции с использованием роботов и искусственного интеллекта. Процент риска от этого уменьшается. Или ещё популярное направление - биоинформатика, которая исследует геном человека по нескольким параметрам. Например, с помощью современных аппаратов уже сейчас можно предсказать, будет у человека рак или нет. Я понимаю, что полностью заменить человека в медицине невозможно, но использовать ИИ как помощника, мне кажется, это очень здорово. И мне хотелось бы заниматься наукой не только ради науки, но и ради реального результата.

Подать документы на программу «Компьютерные науки и технологии» можно до 25 июля 2024. Междисциплинарная программа построена по принципу широкого бакалавриата и направлена на подготовку ведущих ИТ-специалистов (системных аналитиков, разработчиков, архитекторов, исследователей). Набор ведется на 160 бюджетных, 80 платных мест и 3 платных места для иностранных граждан. Подробнее о программе можно почитать здесь.