Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A
Версия для слабовидящих
Закрыть
Авторизация

Ракитский Антон Андреевич


Ракитский Антон Андреевич
Сотрудник

Дата последнего входа: 22.06.2020 01:47:27
Подразделения: Кафедра прикладной математики и кибернетики (ПМ и К)
  • Доцент

Кафедра безопасности и управления в телекоммуникациях (Б и УТ)
  • Доцент

Научно-исследовательская лаборатория №5 (НИЛ-05)
  • Старший научный сотрудник

Контактная информация

Рабочий телефон: 269-39-33
Аудитория: 430а
E-MAIL:
Общий стаж: 10 лет 11 месяцев
Повышение квалификации: ГКУ НСО "Новосибирский институт мониторинга и развития образования": "Подготовка экспертов предметных комиссий по проверке выполнения заданий с развернутым ответом экзаменационных работ участников ГИА". (19.02.2018-20.03.2018)
МУЦПС СибГУТИ: "Система дистанционного обучения (СДО) Moodle - основа работы в электронно-информационной образовательной среде". (22.11.2016-02.12.2016)
Государственное казенное учреждение НСО "Новосибирский институт мониторинга и развития образования": "Подготовка председателей и членов предметных комиссий по проверке выполнения заданий с развернутым ответом экзаменационных работ участников ЕГЭ". (23.11.2015-15.12.2015)


Ученое звание: Доцент
Ученая степень: Кандидат технических наук
Стаж работы по специальности: 10 лет 11 месяцев
Информация об образовании: Высшее, инженер, ГОУ ВПО "СибГУТИ", Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем.
Преподаваемые дисциплины: Преподаваемые дисциплины
Премия города Новосибирска в сфере науки и инноваций 2017 года в номинации «Лучший молодой исследователь в организациях науки» за исследование по теме «Разработка и исследование аналитического метода для оценки производительности вычислительных систем»



Разработка и исследование перспективных методов машинного обучения для повышения эффективности обработки данных: отчет по НИР (заключ.) / Сиб. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики ; рук. И. В. Нечта, исполн.: А. А. Ракитский, Малышева А., Бочкарев Б.В.  Новосибирск, 2020. 42 с. Библиогр.: 27. № ГР АААА-Б20-220012890074-1.
Подразделение: Кафедра прикладной математики и кибернетики (ПМ и К)
Авторы: Нечта Иван Васильевич, Ракитский Антон Андреевич, Малышева Алина Вячеславовна,
Год публикации: 2020
Тип публикации: Иные публикации
Файл: IKRBS-Нечта (1).pdf
Научный руководитель: Иван Васильевич Нечта
Boris Bochkarev, Anton Rakitskiy «The study of the applicability of machine learning methods based on decision trees for Holter monitoring». 2019 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), 21-22 Oct 2019, P169.
Подразделение: Кафедра прикладной математики и кибернетики (ПМ и К)
Авторы: , Ракитский Антон Андреевич
Год публикации: 2019
Тип публикации: Статья в сборнике (в т.ч. сборники трудов конференций, не тезисы)
Индексация: Scopus
Файл: SIBCON.EN The study of the applicability of machine learning methods based on decision trees for Holter monitoring.pdf
Аннотация: In this paper we investigate the possibility of using machine learning methods based on decision trees for the analysis of electrocardiograms. In present work we consider and investigate such methods as gradient boosting, random forest and extra trees because they are most suitable for solving same problems. The obtained results show us the high efficiency of the considered methods and prove the possibility of their use for automatization of the electrocardiograms analysis.
Научный руководитель: Антон Андреевич Ракитский
Бочкарев Б.В., Ракитский А.А. «Исследование применимости методов машинного обучения на основе решающих деревьев для анализа электрокардиосигналов». МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ: ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ И БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ» (DICR 2019), ИВТ СО РАН, Новосибирск, 3-6 декабря 2019 года
Подразделение: Кафедра прикладной математики и кибернетики (ПМ и К)
Авторы: , Ракитский Антон Андреевич
Год публикации: 2019
Тип публикации: Статья в сборнике (в т.ч. сборники трудов конференций, не тезисы)
Индексация: РИНЦ
Файл: DICR. Исследование применимости методов градиентного бустинга.pdf
Аннотация: В данной статье рассматривается возможность применения методов машинного обучения на основе решающих деревьев для анализа электрокардиосигналов. Были отобраны наиболее перспективные методы, такие, как метод градиентного бустинга, лес случайных деревьев и рандомизированные деревья, которые являются сегодня наиболее и качественными в задачах классификации. На основе проведенного исследования происходит демонстрация применимости выбранных методов для автоматизированного анализа электрокардиограмм пациентов.
Научный руководитель: Антон Андреевич Ракитский
Все публикации пользователя (43)