Поиск по МГУ | Лента новостей | В картинках | Работа | Форум | MsuWiki | Карты | Ссылки | Партнеры | О проекте
Новости
Университет
Работа
Поступление
Наука
Интернет
Происшествия
Космос
Спорт
Строительство

Факультеты
Институты
Подразделения
Филиалы

MsuWiki
Университет
Работа
Поступление
Учеба
Студенты
Выпускники
Наука
Конференции
Культура
Спорт
Интернет

Факультеты
Институты
Центры
Филиалы


Интернет

Представители факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова заняли весь пьедестал Gazprom neft Smart Oil Contest.
Представители факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова заняли весь пьедестал Gazprom neft Smart Oil Contest.
Фото с сайта: www.gazeta.ru
Представители факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова заняли весь пьедестал Gazprom neft Smart Oil Contest
01.01.19 17:35 | MsuNews.Ru

В декабре состоялся финал второго этапа конкурса Gazprom neft Smart Oil Contest, в котором приняли участие 166 команд со всей страны. Как сообщает издание «Газета.Ру» полем для соревнования конкурсантов стали 6 нефтяных месторождений, а точнее – данные о работе 500 скважин за 25 лет. На этой статистике требовалось построить точную модель для предсказания получения нефти с месторождений.

В результате победители конкурса смогли предложить алгоритм для расчета объемов добычи углеводородов в течение полугода после смены оборудования на скважине. Весь пьедестал Gazprom neft Smart Oil Contest заняли представители факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова (ВМК МГУ). Ранее многие из них уже участвовали в проектах создания алгоритмов предсказания для золотодобычи, металлургии и одной из американских нефтяных компаний.

Предсказывать добычу нефти большинству финалистов помогли «листы» и «деревья», которые используются для анализа данных в алгоритме машинного обучения Random forest («случайный лес»). Данные со скважин разложили по нескольким сотням «деревьев». Каждое дерево дало свой прогноз для переменной и из них выбиралось среднее арифметическое – прогноз «случайного леса».

Чтобы понять, как работают такие алгоритмы прогнозирования достаточно применить аналогичную модель для предсказания вероятности спасения пассажиров на «Титанике». Когда приходит время распределения людей по шлюпкам, больше шансов на спасение имеют обладатели билетов первого класса, а также женщины и дети.

Эти три фактора и становятся определяющими шанс спасения – класс билета, возраст и пол. У женщины солидного возраста с детьми и с билетом первого класса вероятность выжить увеличивается. Если же речь идт о мужчине среднего возраста с билетом третьего или второго класса, то шансов на выживание становится в разы меньше.



Новости раздела

Михаил Ипатов из МГУ имени М.В. Ломоносова занял четвертое место на соревнованиях Google Code Jam
16.08.18 11:17 | MsuNews.Ru
Михаил Ипатов из Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, чемпион ACM ICPC-2018, занял четвертое место на соревнованиях Google Code Jam. Михаил, как и Макото Соэдзима из Японии набрал 86 баллов, но потратил больше времени на решение задач.

Проект MsuNews.ru запустил свой телеграм-канал с новостями МГУ
12.08.18 21:55 | MsuNews.Ru
Сайт Новости МГУ имени М.В. Ломоносова запустил Telegram-канал @msunewsru. Присоединяйтесь к сообществу, чтобы быть в курсе всех самых важных и интересных событий, связанный с Московским государственным университетом. В отличие от «умных лент» большинства социальных сетей…

Профессор МГУ имени М.В. Ломоносова выразил надежду, что Telegram перестанет сопротивляться исполнению судебного решения
10.08.18 18:21 | MsuNews.Ru
Заведующий кафедрой уголовного процесса, правосудия и прокурорского надзора юрфака МГУ имени М.В. Ломоносова профессор Леонид Головко надеется, что администрация мессенджера Telegram все же поймет логику действий ФСБ касательно вопроса с ключами шифрования и прекратит…



Rambler's Top100
 
© 2003−2019 MsuNews.Ru – Новости МГУ
© 2003−2019 Разработка и дизайн – MMForce.Net
О проекте | Обратная связь | Разместить рекламу
Условия использования | Экспорт новостей (RSS)