Выбор темы курсовой работы Прошел отбор, и руководители готовы взять меня на каждую из тем ниже, теперь нужно в короткие сроки определиться и подать заявление… Обе темы правда интересные (читайте описание), имеют свои плюсы, буду очень рад и признателен обсудить это в комментариях, что бы выбрали вы и почему? 🤔 Community detection для улучшения товарных эмбеддингов В Яндекс.Маркете каталог товаров исчисляется сотнями миллионов предложений. Одной из важных задач является матчинг товаров — поиск одинаковых предложений в каталоге. Для решения этой задачи используются трансформерные модели, вычисляющие эмбеддинг товара. Предполагается, что можно улучшить эти эмбеддинги с помощью использования информации о структуре этого пространства (поиска сообществ). Требования: Знание основ Deep Learning. Будет плюсом: опыт в обучении эмбеддингов, знание алгоритмов кластеризации. Цель: Улучшить качество эмбеддингов товаров, используя структуру пространства эмбеддингов и методы поиска сообществ, чтобы повысить точность матчинга одинаковых товаров. Задачи: Изучить пространство эмбеддингов товаров и подобрать алгоритм поиска сообществ. Разработать подход к использованию сигналов сообществ для дообучения или корректировки эмбеддингов. Протестировать подход на предоставленном валидационном датасете размеченных пар товаров. Планируемые результаты: Алгоритм дообучения эмбеддингов с использованием community detection. Стохастическая биологическая модель пространственных популяций Проект разрабатывается при взаимодействии с научной группой немецкого учёного Ульфа Дикмана (институт IIASA, Laxenburg, Austria). Требуется разработать утилиту, основанную на генерации случайных величин, реализующую биологические симуляции модели, описывающей популяции стационарных сообществ. Данные симуляции будут использоваться для подтверждения/опровержения результатов численных экспериментов с системой интегро-дифференциальных уравнений. Требования: Знание английского языка и языка программирования C/C++ хотя бы на начальном уровне. Но в первую очередь будет важна инициатива и желание изучать разные новые вещи. Студент ознакомится с методами математической биологии, численными методами решения интегральных уравнений, языку программирования С++, научится проводить стохастические симуляции. Кроме того, студент сможет также улучшить свой английский язык, изучая литературу, изданную в зарубежных изданиях, и общаясь с австрийскими коллегами. Цель: разработка стабильных компьютерных симуляций (основанных на стохастических пуассоновских процессах) изучаемой биологической модели, и сравнение результатов этой симуляции с результатами численного метода. Задачи: Требуется разработать программный комплекс, проводящий численное моделирование системы, зависящее от входных параметров (параметры рождаемости/смертности, конкурентности, движения). Планируемые результаты: Написание пакета для проведения стохастических компьютерных симуляций или пакета для численного решения интегральных уравнений. Сравнение результатов симуляционной динамики и результатов численного метода решения уравнений из детерминированной системы.